*此处行业数据来源于中国商业联合会、工信部《“十四五”大数据产业发展规划》，薪资数据来源职友集，数据样本选取截止日期为2022年6月2日，仅作为信息展示，不作为效果承诺
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随着互联网的发展，数据源头越来越多且是分散的，除了业务库培训班，APP 埋点，web 网站 log，LOT 设备等会产生各种各样的海量数据，这些数据在进入数据仓库之前（或之后），需要进行统一（字段定义、主题归属、项目划分等），数据集成在一起。离线数仓的ETL，涵盖数据的抽取转换与加载。
在数据仓库中构建模型，从数据源中抽取数据，然后对这些数据进行转化，最终加载到目标数据库或者数据仓库中去，实现离线数仓ETL的过程龙八国际。
企业信息化发展，数据源丰富，数据量比以往结构化的数据大了几个量级，对 ETL 过程、存储都提出了更高的要求。互联网的在线特性也对实时性提出了要求，如用户反欺诈、用户审核等随着用户的暴涨。实时数据开发，主要是对由用户行为、业务行为等产生的巨大量数据进行实时处理，并应用到生产中。
基于分层的模型 ods/dwd/dws/，业务数据和日志数据,事实数据存储在 kafka 中，维度数据存储在 Hbase/Tair 中，dm 层的数据最终导出到 mq/olap/rds/kv 中。ad-hoc 查询基于 Flink 来做。实时数仓的存储需考虑支持数据重放，方便支持任务重跑。选择一个具有重放功能的、能够保存历史数据并支持多消费者的消息队列，根据需求设置历史数据保存的时长，通过实时数据开发，建成实时数仓龙八国际、实时指标等，支撑企业链路的实时化。
大数据采集与指标监控项目是基于第一阶段和第二阶段课程，贯穿离线数据上报、数据储存、数据服务监控、数据分析等全套流程。整个项目包括Flume自定义代码、自定义Azkaban监控代码和SQL相关指标代码开发。
解决离线数据上报流程，数据采集操作，flume和azkaban的二次开发，数据服务监控，离线数据开发流程。
4 涉及到数仓思想: 分层+建模+维度+粒度+拉链+增量/全量+数据质量等