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应用开发层面，离线数据清洗。写mapredcue实现ETL功能，使用flume采集日志数据，对不同业务的数据清进行清洗。这些业务数据包括flume采集的日志数据，如用户浏览网站信息、统计PV和UV，留存率；用户信息、用户消费、会员、积分业务数据；py...全文
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主要是从大数据开发的角度，到大数据治理的必要性，再到图形化建模的畅想，最后在数据质量的把关，然后到大数据可视化的应用。
多维模型建设数据仓库：结合业务数据，组建维表与事实表星型数据仓库，数仓模型完整表达业务过程，数据可解释，帮助业务快速拿到想看的数据。
数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析统计、数据可视化。
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