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案例介绍
2. 维度建模，将公司原不合理计算方式重新进行数仓维度建模处理，建立符合业务需求的星型模型，大大提高了计算速度，
减少不必要重复计算，使整个数仓逻辑更加清晰，响应更加及时。深度参与整个数仓改造调整，包括维度退化，缓慢变化
维度处理等
3. 主题建模，将上层数据按照不同的主题分别进行汇总处理，如按用户维度，广告维度等
4. 负责产品总体数据以及特定需求产出对应报表，包括但不限于用户留存指标、用户行为分析，点击流，新用户流程分析，
启动行为，广告曝光点击 pv、uv，激励视频浏览完成度，用户连续登录统计，用户生命周期内所有行为等等其他复杂业
务需求。
5. 大数据集群性能优化，包括对执行速度缓慢或无法成功计算的脚本进行调优（曾将需 3 小时执行的脚本优化到 30 分钟），
处理数据倾斜问题，将小文件合并提高性能，编写自定义 UDF，UDTF，UDAF 来减少 sql 代码，提高计算速度。
6. 元数据管理及数据质量管理，包括对整个计算过程中数据是否缺失，脏数据来源追溯，以及对元数据更改情况进行记录，
保证数据完整性、可用性、可信性等要求。
7. 设计 Mysql 表结构，优化表格加载缓慢问题，解决在大量数据情况下在可接受时间内返回处理结果
8. 调度任务血缘关系管理，对每日上千个定时任务以及互相依赖问题进行梳理，保证任务流畅执行，恢复任务方便等要求。
9. 对数据资产进行权限管控，保证关键数据不外泄，同时保证用户权限灵活添加，用户权限查询方便。
10. 编写工具脚本，方便团队其他成员使用，对日常工作有帮助的新特性探索等
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案例介绍
1. 日志解析及清洗过滤入 Hive 数据仓库，包括数据的过滤，抽取，转换，加载等过程。
2. 维度建模，将公司原不合理计算方式重新进行数仓维度建模处理，建立符合业务需求的星型模型，大大提高了计算速度，
减少不必要重复计算，使整个数仓逻辑更加清晰，响应更加及时。深度参与整个数仓改造调整，包括维度退化，缓慢变化
维度处理等
3. 主题建模，将上层数据按照不同的主题分别进行汇总处理，如按用户维度，广告维度等
4. 负责产品总体数据以及特定需求产出对应报表，包括但不限于用户留存指标、用户行为分析，点击流，新用户流程分析，
启动行为，广告曝光点击 pv、uv，激励视频浏览完成度，用户连续登录统计，用户生命周期内所有行为等等其他复杂业
务需求。
5. 大数据集群性能优化，包括对执行速度缓慢或无法成功计算的脚本进行调优（曾将需 3 小时执行的脚本优化到 30 分钟），
处理数据倾斜问题，将小文件合并提高性能，编写自定义 UDF，UDTF，UDAF 来减少 sql 代码，提高计算速度。
6. 元数据管理及数据质量管理，包括对整个计算过程中数据是否缺失，脏数据来源追溯，以及对元数据更改情况进行记录，
保证数据完整性、可用性、可信性等要求。
7. 设计 Mysql 表结构，优化表格加载缓慢问题，解决在大量数据情况下在可接受时间内返回处理结果
8. 调度任务血缘关系管理，对每日上千个定时任务以及互相依赖问题进行梳理，保证任务流畅执行，恢复任务方便等要求。
9. 对数据资产进行权限管控，保证关键数据不外泄，同时保证用户权限灵活添加，用户权限查询方便。
10. 编写工具脚本，方便团队其他成员使用，对日常工作有帮助的新特性探索等
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