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bigdata_dw_real_atguigu
第 1 部分: 日活
第 1 章需求概述
第 2 章模拟数据
第 3 章启动数据采集服务器
第 4 章使用 Nginx 负载均衡
第 5 章使用 Spark Streaming 搭建实时处理模块
第 6 章数据写入到 ElasticSearch(旧)
第 6 章数据写入到 Hbase 中(新)
第 7 章提供查询日活和小时明细的接口(旧)
第 7 章日活统计数据查询接口(新)
第 8 章可视化展示
第 2 部分业务数据处理
第 9 章使用 Canal
第 10 章从 Canal 读取数据到 Kafka
- 10.1 从 Canal 读取数据
- 10.2 读取的数据发送到 Kafka
第 11 章从 Kafka 读取订单数据并写入到 HBase(Phoenix)
- 11.1 从 Kafka 读取数据
- 11.2 写入数据到 Phoenix
第 12 章发布数据(旧)
第 12 章数据接口发布(新)
第 3 部分灵活查询(旧)
第 13 章灵活查询用户的购买行为
- 13.1 思路分析
- 13.2 T+1 业务数据的数据流程
第 14 章数仓中数据导入到 ES
- 14.1 创建 idea 模块
- 14.2 完成从 dw 到 es 的业务代码
第 15 章发布灵活查询用到的数据
- 15.1 在 gmall-publish 子模块中读取 ES 中数据
- 15.2 在 Controller 中年添加对外访问接口
第 16 章可视化展示
第 3 部分实时预警
第 1 章需求分析
第 2 章整体流程设计
第 3 章实时计算模块
第 4 章保存到 ES
第 5 章使用 Kibana 发布可视化界面
第 4 部分灵活分析(新)
第 1 章需求分析
第 2 章架构分析
第 3 章实时采集数据
第 4 章实时数据处理
第 5 章灵活分析数据接口开发

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12.3 索引优化

12.3 索引优化

create local index IDX_GMALL_ORDER_CREATE_DATE_HOUR on gmall_order_info(create_date,create_hour )

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该文件最后修订时间： 2019-10-08 23:56:19

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