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

【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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