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章节名称
Flink数据仓库项目实战
课序/课时
总课时
课程性质
考试方式
授课教师
编制时间
x/x课时
x
必修/选修
闭卷/大作业
课题
Flink数据仓库项目实战
教学内容
·数据仓库架构与模型设计
·实时数仓环境准备
·项目具体实现
教学目的
一、理解Flink在数据仓库中的角色与优势
介绍Flink是一个高性能的流处理框架,也支持批处理,能够在处理大规模数据流的同时保证低延迟和高吞吐量。
阐述Flink在数据仓库项目中的重要作用,如实时数据ETL、实时数据分析和报表生成等。
强调Flink相对于传统数据仓库工具的优势,如实时性、高效性、可扩展性等。
二、掌握Flink数据仓库的核心概念与技术
数据仓库概念:介绍数据仓库的基本定义、特点以及与传统数据库的区别。
Flink核心概念:包括DataStreamAPI、TableAPI、SQL支持、时间处理、状态管理等。
Flink数据仓库技术:学习如何使用Flink进行实时数据抽取、转换、加载(ETL),以及如何进行实时数据分析和报表生成。
三、学习Flink数据仓库项目的实践与应用
项目案例研究:分析并讨论Flink在数据仓库项目中的实际应用案例,如金融风控、电商推荐、物流追踪等。
实战演练:通过具体的项目实践,让学生亲自动手搭建Flink数据仓库环境,实现实时数据ETL、数据分析和报表生成等功能。
代码编写与调试:教授学生如何编写Flink作业代码,包括数据源连接、数据转换逻辑、结果输出等,并指导学生进行代码调试和优化。
四、培养数据仓库设计与优化能力
数据仓库设计:教授学生如何根据业务需求设计合理的数据仓库架构,包括数据模型设计、表结构设计、索引设计等。
性能优化:介绍Flink数据仓库的性能优化技巧,如调整作业并行度、优化数据读取和写入性能、减少数据传输延迟等。
监控与告警:教授学生如何监控Flink数据仓库的运行状态,设置告警机制,及时发现并解决潜在问题。
五、培养问题解决能力和创新思维
引导学生面对问题时独立思考和寻找解决方案,如处理数据仓库中的异常数据、优化查询性能等。
鼓励学生关注新的技术和趋势,如Flink的新版本特性、新的数据仓库解决方案等,并思考如何将其应用于实际项目中以提高系统的效率和可靠性。
教学重难点
·重点:
·数据仓库架构与模型设计
·实时数仓环境准备
·项目具体实现
·难点:
·项目具体实现
教学方式
·提问法
·讲授法
·引导法
·案例法
教学用具
·笔记本电脑
·window10
·IntelliJIDEA2020.1.2
·课堂极域教学平台
·VMware
·虚拟机
教学步骤
复习提问
导入本节内容。
3.精讲本节内容。
4.进行本节小结。
5.布置课后作业。
教学环节
复习提问
新课讲解
课堂答疑
课程小结
作业布置
时间分配
(分钟计算)
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