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  • 【价值2250元】Spark 2.0大型项目实战:移动电商app交互式数据分析平台(大数据高端课程)课程视频教程下载。本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java、Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为、页面跳转行为、购物行为、广告点击行为等)进行复杂的分析。用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理)、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。

    课程章节

    一、大数据集群搭建
    第1讲-课程介绍
    第2讲-课程环境搭建:CentOS 6.4集群搭建
    第3讲-课程环境搭建:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建
    第4讲-课程环境搭建:hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
    第5讲-课程环境搭建:zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
    第6讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
    第7讲-课程环境搭建:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装
    第8讲-课程环境搭建:离线日志采集流程介绍
    第9讲-课程环境搭建:实时数据采集流程介绍
    第10讲-课程环境搭建:Spark 1.5.1客户端安装以及基于YARN的提交模式

    二、用户访问session分析:
    第11讲-用户访问session分析:模块介绍
    第12讲-用户访问session分析:基础数据结构以及大数据平台架构介绍
    第13讲-用户访问session分析:需求分析
    第14讲-用户访问session分析:技术方案设计
    第15讲-用户访问session分析:数据表设计
    第16讲-用户访问session分析:Eclipse工程搭建以及工具类说明
    第17讲-用户访问session分析:开发配置管理组件
    第18讲-用户访问session分析:JDBC原理介绍以及增删改查示范
    第19讲-用户访问session分析:数据库连接池原理
    第20讲-用户访问session分析:单例设计模式
    第21讲-用户访问session分析:内部类以及匿名内部类
    第22讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(上)
    第23讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(下)
    第24讲-用户访问session分析:JavaBean概念讲解
    第25讲-用户访问session分析:DAO模式讲解以及TaskDAO开发
    第26讲-用户访问session分析:工厂模式讲解以及DAOFactory开发
    第27讲-用户访问session分析:JSON数据格式讲解以及fastjson介绍
    第28讲-用户访问session分析:Spark上下文构建以及模拟数据生成
    第29讲-用户访问session分析:按session粒度进行数据聚合
    第30讲-用户访问session分析:按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤
    第31讲-用户访问session分析:session聚合统计之自定义Accumulator
    第32讲-用户访问session分析:session聚合统计之重构实现思路与重构session聚合
    第33讲-用户访问session分析:session聚合统计之重构过滤进行统计
    第34讲-用户访问session分析:session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL
    第35讲-用户访问session分析:session聚合统计之本地测试
    第36讲-用户访问session分析:session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator
    第37讲-用户访问session分析:session随机抽取之实现思路分析
    第38讲-用户访问session分析:session随机抽取之计算每天每小时session数量
    第39讲-用户访问session分析:session随机抽取之按时间比例随机抽取算法实现
    第40讲-用户访问session分析:session随机抽取之根据随机索引进行抽取
    第41讲-用户访问session分析:session随机抽取之获取抽取session的明细数据
    第42讲-用户访问session分析:session随机抽取之本地测试
    第43讲-用户访问session分析:top10热门品类之需求回顾以及实现思路分析
    第44讲-用户访问session分析:top10热门品类之获取session访问过的所有品类
    第45讲-用户访问session分析:top10热门品类之计算各品类点击、下单和支付的次数
    第46讲-用户访问session分析:top10热门品类之join品类与点击下单支付次数
    第47讲-用户访问session分析:top10热门品类之自定义二次排序key
    第48讲-用户访问session分析:top10热门品类之进行二次排序
    第49讲-用户访问session分析:top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL
    第50讲-用户访问session分析:top10热门品类之本地测试
    第51讲-用户访问session分析:top10热门品类之使用Scala实现二次排序
    第52讲-用户访问session分析:top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成
    第53讲-用户访问session分析:top10活跃session之计算top10品类被各sessoin点击的次数
    第54讲-用户访问session分析:top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session
    第55讲-用户访问session分析:top10活跃session之本地测试以及阶段总结

    三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案:
    第56讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中分配更多资源
    第57讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中调节并行度
    第58讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中重构RDD架构以及RDD持久化
    第59讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中广播大变量
    第60讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化
    第61讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中使用fastutil优化数据格式
    第62讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中调节数据本地化等待时长
    第63讲-用户访问session分析:JVM调优之原理概述以及降低cache操作的内存占比
    第64讲-用户访问session分析:JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长
    第65讲-用户访问session分析:Shuffle调优之原理概述
    第66讲-用户访问session分析:Shuffle调优之合并map端输出文件
    第67讲-用户访问session分析:Shuffle调优之调节map端内存缓冲与reduce端内存占比
    第68讲-用户访问session分析:Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager
    第69讲-用户访问session分析:算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能
    第70讲-用户访问session分析:算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量
    第71讲-用户访问session分析:算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能
    第72讲-用户访问session分析:算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题
    第73讲-用户访问session分析:算子调优之reduceByKey本地聚合介绍
    第74讲-用户访问session分析:troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM
    第75讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败
    第76讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决YARN队列资源不足导致的application直接失败
    第77讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决各种序列化导致的报错
    第78讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题
    第79讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决yarn-client模式导致的网卡流量激增问题
    第80讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题
    第81讲-用户访问session分析:troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用
    第82讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之原理以及现象分析
    第83讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之聚合源数据以及过滤导致倾斜的key
    第84讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度
    第85讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之使用随机key实现双重聚合
    第86讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join
    第87讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之sample采样倾斜key单独进行join
    第88讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之使用随机数以及扩容表进行join

    四、页面单跳转化率统计:
    第89讲-页面单跳转化率:模块介绍
    第90讲-页面单跳转化率:需求分析、技术方案设计、数据表设计
    第91讲-页面单跳转化率:编写基础代码
    第92讲-页面单跳转化率:页面切片生成以及页面流匹配算法实现
    第93讲-页面单跳转化率:计算页面流起始页面的pv
    第94讲-页面单跳转化率:计算页面切片的转化率
    第95讲-页面单跳转化率:将页面切片转化率写入MySQL
    第96讲-页面单跳转化率:本地测试
    第97讲-页面单跳转化率:生产环境测试
    第98讲-用户访问session分析:生产环境测试

    五、各区域热门商品统计:
    第99讲-各区域热门商品统计:模块介绍
    第100讲-各区域热门商品统计:需求分析、技术方案设计以及数据设计
    第101讲-各区域热门商品统计:查询用户指定日期范围内的点击行为数据
    第102讲-各区域热门商品统计:异构数据源之从MySQL中查询城市数据
    第103讲-各区域热门商品统计:关联城市信息以及RDD转换为DataFrame后注册临时表
    第104讲-各区域热门商品统计:开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct()
    第105讲-各区域热门商品统计:查询各区域各商品的点击次数并拼接城市列表
    第106讲-各区域热门商品统计:关联商品信息并使用自定义get_json_object函数和内置if函数标记经营类型
    第106讲-各区域热门商品统计:使用开窗函数统计各区域的top3热门商品
    第107讲-各区域热门商品统计:使用内置case when函数给各个区域打上级别标记
    第108讲-各区域热门商品统计:将结果数据写入MySQL中
    第109讲-各区域热门商品统计:Spark SQL数据倾斜解决方案
    第110讲-各区域热门商品统计:生产环境测试

    六、广告点击流量实时统计:
    第111讲-广告点击流量实时统计:需求分析、技术方案设计以及数据设计
    第112讲-广告点击流量实时统计:为动态黑名单实时计算每天各用户对各广告的点击次数
    第113讲-广告点击流量实时统计:使用高性能方式将实时计算结果写入MySQL中
    第114讲-广告点击流量实时统计:过滤出每个batch中的黑名单用户以生成动态黑名单
    第115讲-广告点击流量实时统计:基于动态黑名单进行点击行为过滤
    第116讲-广告点击流量实时统计:计算每天各省各城市各广告的点击量
    第117讲-广告点击流量实时统计:计算每天各省的top3热门广告
    第118讲-广告点击流量实时统计:计算每天各广告最近1小时滑动窗口内的点击趋势
    第119讲-广告点击流量实时统计:实现实时计算程序的HA高可用性
    第120讲-广告点击流量实时统计:对实时计算程序进行性能调优
    第121讲-广告点击流量实时统计:生产环境测试
    第122讲-课程总结:都学到了什么?

    新升级增加课程大纲:
    第123讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍
    第124讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-易用性:标准化SQL支持以及更合理的API
    第125讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-高性能:让Spark作为编译器来运行
    第126讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    第127讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析
    第128讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
    第129讲-(赠送)Spark 2.0-Spark 2.x与1.x对比以及分析、学习建议以及使用建议
    第130讲-(赠送)Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
    第131讲-(赠送)Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark
    第132讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:模块介绍以及交互式用户行为分析系统的解释
    第133讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计指定时间内访问次数最多的10个用户
    第134讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计指定时间内购买金额最多的10个用户
    第135讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计最近一个周期相比上一个周期访问次数增长最多的10个用户
    第136讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计最近一个周期相比上一个周期购买金额增长最多的10个用户
    第137讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计指定注册时间范围内头7天访问次数最高的10个用户
    第138讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计指定注册时间范围内头7天购买金额最高的10个用户

    附:
    课件文档代码

    课程两点:
    亮点一、高端Spark大数据项目。
    亮点二、按照企业级的标准搭建大数据项目的架构。
    亮点三、按照高端的J2EE与Spark结合的交互式分析大数据平台的架构,讲解Spark开发。
    亮点四、采用真实的企业级大数据项目开发流程,包括近10个步骤。
    亮点五、技术点覆盖广泛,一套课程覆盖Spark Core、Spark SQL与Spark Streaming高达90以上的技术点。
    亮点六、真实的企业级性能调优方案、troubleshooting解决线上故障经验、高端的数据倾斜解决方案。
    亮点七、业务功能极其复杂,全部采用真实的企业级业务需求。
    亮点八、包含大量Spark技术点。
    亮点九、贯穿了大量讲师行业从业的经验与经历,以及感想。
    亮点十、赠送全套完整商业级别的源代码,稍加改造即可应用,商业价值在百万以上。
    亮点十一、采用新的技术Spark 2.0进行项目实战开发

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