在大数据的领域中，电商数仓作为一项重要的应用实践，为电商企业提供了强大的数据支撑和服务。尚硅谷作为专业的IT培训机构，其推出的“尚硅谷大数据项目电商数仓6.0学习记录”课程为有志于深入大数据领域的人们提供了一条学习和实践的路径。本课程内容全面，涵盖从基础到进阶的多个知识点，包括数据的采集、存储、处理以及数据分析等核心环节。 课程中提到了拦截器代码的学习，这在软件开发尤其是Web开发中是一个重要概念。拦截器，顾名思义，是指在软件的请求处理流程中，能够拦截并处理特定请求的对象。在电商平台的应用场景下，拦截器的作用主要体现在拦截用户的请求，并对请求进行过滤、校验、修改等操作，以确保请求的有效性、安全性和合规性。例如，在电商平台上，拦截器可以用于验证用户登录状态、防止恶意请求、记录日志等功能。 具体到本课程中提到的“TimeStampInterceptor”，这是一个时间戳拦截器的实例。时间戳拦截器通常用于在处理请求时加入时间戳信息，以标记请求的处理时间。这对于性能分析、事务管理等场景非常有用。在大数据电商数仓的架构中，时间戳的记录可以帮助分析数据处理的时效性，监控数据处理流程的性能瓶颈，以及为数据的一致性和回溯提供支持。 在实际的电商数仓项目中，拦截器代码的编写需要结合具体的业务逻辑和框架要求。开发者需要具备一定的编程技能和对框架的深入理解，方能在项目中有效运用拦截器。而尚硅谷的课程内容中，不仅提供了拦截器的相关理论知识，还指导学员通过编写具体的代码实例来加深理解，如课程中提到的p45和p63页面所展示的拦截器代码，这些代码实例为学员提供了实践操作的蓝本。 此外，大数据和软件/插件标签表明，尚硅谷的课程不仅覆盖了大数据技术的广泛应用，也注重于软件开发中的各种实用工具和插件的学习。在如今的软件开发领域，各种插件和工具的运用能够显著提高开发效率和程序性能，拦截器就是其中的一个例子。它作为软件框架中的一种设计模式，通过拦截请求流，使得开发者可以更加灵活地控制应用的行为，从而实现更加复杂和高级的业务逻辑。 尚硅谷推出的“大数据项目电商数仓6.0学习记录”课程，不仅覆盖了大数据的核心知识点，还结合实际项目需求，引入了拦截器这一软件开发中的关键概念，并通过具体的代码实践，帮助学员深入理解和掌握相关技术。这对于有志于从事大数据分析和软件开发的学员来说，是一个不可多得的学习资源。

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此数仓项目文档详细介绍从项目需求分析到数据生成模块、数据采集模块、数仓各分层搭建再到业务实现的过程，其中各种环境的配置很细致，很有价值学习一下。

大数据、Flume、Hadoop、Zookeeper、Kafka等大数据工具的安装，步骤非常详细，每一步具体步骤，以及启动、停止自动化脚本编写。 具体步骤加代码。 step by step。

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大数据项目之电商数仓（2业务数据采集平台）V4.1.docx

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01_大数据项目之电商数仓_用户行为采集平台.docx

01_数仓项目介绍.avi4 b4 Q* Q8 Z0 Y) C6 O! w 02_数仓采集_用户行为采集课程介绍.avi8 \7 f3 O. c- {: v# W& V$ Y& b 03_数仓采集_数仓的概念.avi8 Z# X* q/ c; }3 A* [ T 04_数仓采集_项目需求.avi6 B8 n s0 h! M4 X# j! |0 ` 05_数仓采集_项目技术选型.avi8 [% N% W, U# y5 s 06_数仓采集_系统数据流程设计.avi8 N: L Y6 D6 y 07_数仓采集_框架版本选型.avi, k8 c& `! j& B 08_数仓采集_框架版本具体型号.avi1 x& Q/ D. O' l 09_数仓采集_服务器选型.avi3 _: b. H. i! a; O8 V3 A7 [1 s0 t; B 100_业务数仓_DWS层之用户行为宽表.avi* o! `2 N, _5 u& a$ W 101_业务数仓_需求九：GMV成交总额.avi; x4 H& X( _' I8 L7 r* n3 I/ y 102_业务数仓_需求十：ADS层之新增用户占日活跃用户比率.avi 103_业务数仓_需求十一：ADS层之用户行为漏斗分析.avi 104_业务数仓_用户购买商品明细表（宽表）.avi 105_业务数仓_需求十二：ADS层品牌复购率.avi 106_业务数仓_需求十三：求每个等级的用户对应的复购率前十的商品排行(学生分享).avi6 e) h" C# G2 X+ z6 B 107_业务数仓_数据可视化.avi! @5 r5 g- n0 f, J3 l 108_业务数仓_Azkaban安装.avi( r9 z2 L3 \% G' k9 [: t9 K 109_业务数仓_GMV指标获取的全调度流程.avi& O, S. M2 Q# o 10_数仓采集_集群资源规划设计.avi 110_业务数仓_拉链表理论.avi 111_业务数仓_拉链表制作.avi+ k: N4 e; P4 X; ?( i' O0 {0 u. M9 Y 112_业务数仓_业务数仓项目总结.avi/ {1 S. ^* Y" b# M) | 113_业务数仓_即席数仓课程介绍.avi 114_即席数仓_Presto简介.avi+ r. E# z! Z4 t% o+ r8 }7 Q 115_即席数仓_Presto安装及使用.avi 116_即席数仓_Presto优化.avi% @4 x# m3 } G# h 117_即席数仓_Druid概念、特点、场景.avi 118_即席数仓_Druid对比其他框架.avi7 C4 m1 z" }# n% h( F 119_即席数仓_Druid框架原理.avi 11_数仓采集_测试集群服务器规划.avi* X" H5 S4 M1 C0 j" w 120_即席数仓_Druid数据结构.avi, V& D, ]# l" a0 R1 ?) n; L f 121_即席数仓_Druid安装.avi 122_面试题_总体架构.avi! c' O1 I8 T6 n Q 123_面试题_技术框架.avi 124_面试题_用户行为、业务数据、即席查询.avi4 N2 j# j6 P% O" a 125_面试题_开发经验.avi3 b$ C' k; H" B2 p# c( \ 126_CDH数仓_课程介绍.avi9 _. V/ m% J5 ^* s/ g+ f; g( s 127_CDH数仓_CM简介及架构.avi8 ]' ]* B! X' j. Z9 [ 128_CDH数仓_CM安装环境准备.avi, Q8 k8 x/ j3 v 129_CDH数仓_CM、Hadoop、Zookeeper安装.avi7 z) @! o) G0 @4 s; J 12_数仓采集_埋点数据基本格式.avi 130_CDH数仓_采集Flume的安装.avi# V L4 F& x1 t* }( Z8 F' o9 g' ` 131_CDH数仓_Kafka安装.avi" N8 o- i b/ W) o3 j8 j/ a/ g 132_CDH数仓_测试Flume和Kafka安装.avi 133_CDH数仓_消费Flume配置完成.avi6 ?$ m3 H4 m; C# ^$ j 134_CDH数仓_Hive、Oozie、Hue安装.avi# ]& Y, M2 |) A( o# Y( b& w 135_CDH数仓_用户行为数仓ODS层导数据.avi 136_CDH数仓_用户行为数仓完结.avi. F4 z* v& a; q" }% V* \ 137_CDH数仓_业务数据生成.avi7 W7 \$ ~$ n% w2 N, {( A; l! }8