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[VIP视频]【A057】2017Spark 2.0大型项目实战:移动电商app交互式数据分析 百度云 ...

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-5-25 00:00
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    [LV.Master]出神入化

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    宣传达人突出贡献优秀版主荣誉管理论坛元老

    发表于 2017-11-13 19:07:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
    java视频教程名称:2017Spark 2.0大型项目实战:移动电商app交互式数据分析  java视频教程 spark视频教程
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    集数合计:138集  ~# a1 u/ J" k8 j! W6 k# Q
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    课程目录:( y, _# S# L* m3 E9 j
    % p: B: t/ P' c, h& F$ ~
    一、大数据集群搭建-
    ; r$ k+ e* o! o" z: Y/ U" _6 X第1讲-课程介绍1
    % ]1 r5 Z8 W5 T第2讲-课程环境搭建:CentOS 6.4集群搭建% 3 h2 V3 P3 E9 k6 O
    第3讲-课程环境搭建:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建3
    % l9 v' W8 V# L* Q6 Q! ~, }第4讲-课程环境搭建:hive-0.13.1-cdh5.3.6安装# D+ ~% O8 C. t2 w
    第5讲-课程环境搭建:zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建; w9 q+ }* S1 k
    第6讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建6 f# e5 E+ ^: |, m
    第7讲-课程环境搭建:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装- ~9 X; Q3 G2 e3 _& ?, S
    第8讲-课程环境搭建:离线日志采集流程介绍
    8 s: m5 {9 o& K& \: g" }& @第9讲-课程环境搭建:实时数据采集流程介绍( R8 D' d4 N8 T) Z
    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
    . e% U: ]4 y1 q9 z2 Q5 B0 f0 e* v; I& w/ d8 c: E5 v+ e" F
    二、用户访问session分析:
    ) [% @7 T5 }  j& k% `2 ?  X+ q( j第11讲-用户访问session分析:模块介绍9 b  S: F/ R$ w" N1 T" g
    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:
    2 G5 [+ a5 T$ i% j第13讲-用户访问session分析:需求分析% \% \: g) ' n: a/ y8 m7 H7 W
    第14讲-用户访问session分析:技术方案设计
    ) F% W! H8 w) k. y6 ]% f& s3 r' G第15讲-用户访问session分析:数据表设计9 ~
    # {7 X8 S/ J1 ^第16讲-用户访问session分析:Eclipse工程搭建以及工具类说明&
    ; ?, l1 D% P# I/ ]0 a3 h* f第17讲-用户访问session分析:开发配置管理组件: s7 E- @0 @6 y$ s) b2 W2 _
    第18讲-用户访问session分析:JDBC原理介绍以及增删改查示范$ 3 w3 O  H5 u' n
    第19讲-用户访问session分析:数据库连接池原理-
    3 v; \4 [) r1 _7 F! d; \) G第20讲-用户访问session分析:单例设计模式
    1 ~+ o2 ?; T. x4 t4 ?- T. U7 V3 d0 n  H第21讲-用户访问session分析:内部类以及匿名内部类 - v" a$ t4 U6 b6 I$ ?, U, l) y
    第22讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(上)$ I4 H0 c5 P, M" L- j
    第23讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(下)
    ) ^" p8 I' h3 C# k7 q# M( S9 e* W第24讲-用户访问session分析:JavaBean概念讲解95 q  i" a& `; X+ D
    第25讲-用户访问session分析:DAO模式讲解以及TaskDAO开发64 p) N4 i4 U, W& i: h3 S3 K
    第26讲-用户访问session分析:工厂模式讲解以及DAOFactory开发"
    # @7 m- z( p6 b第27讲-用户访问session分析:JSON数据格式讲解以及fastjson介绍/ % l4 z* {. p! d/ c3 s
    第28讲-用户访问session分析:Spark上下文构建以及模拟数据生成 ! j+ E9 y) Z* S! K7 U
    第29讲-用户访问session分析:按session粒度进行数据聚合
    ; `5 p6 A* k% a  B4 s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4 Q* v6 {: G  Q, W( I) j4 S
    第31讲-用户访问session分析:session聚合统计之自定义Accumulator/
    5 u- }  P  g# @- \  p9 A3 i: M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
    + X8 Q) \; Y/ i; d! z9 c第33讲-用户访问session分析:session聚合统计之重构过滤进行统计6* T) i( i8 S" v9 |
    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+
    , ?# @% q; |$ B第35讲-用户访问session分析:session聚合统计之本地测试6
    0 H' n0 W' T' {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
    4 q4 F0 B' y% D, F* v1 \5 f! R0 r+ X第37讲-用户访问session分析:session随机抽取之实现思路分析:
    . A& {- g. {1 I* x- r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0 * G: b+ H6 U+ i% t1 o
    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(
    , t; d, ?$ F2 p# T5 e0 D8 C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6 ! y' b4 W8 A/ _+ j" U, T3 p
    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
    : h# d, C; F+ D" Z6 `7 m第42讲-用户访问session分析:session随机抽取之本地测试
    ; e" W/ w' ?; N( T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9 N' O8 N6 v5 N7 m
    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8" T% s7 k; a" C3 W' F) V# I
    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. 5 f) s! j' j2 u7 `7 I. L
    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# G- z0 i! M! ~1 a
    第47讲-用户访问session分析:top10热门品类之自定义二次排序key1
    * d2 q- N1 {4 k6 T9 w$ }& ?第48讲-用户访问session分析:top10热门品类之进行二次排序8 * ^- |7 r7 q; R  @
    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
    # J$ r. B; l8 z2 x  k& z第50讲-用户访问session分析:top10热门品类之本地测试, d2 y) l7 ]* {) e
    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& b* r8 u/ N0 O8 _
    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* , `- ]/ d6 P0 U. y8 S
    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: 2 W- Q& _4 W+ c* _5 K5 z
    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;
    ' d& O$ H% M3 A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4 # f, l( B3 N6 ~
    7 i2 C! Q* O7 G
    三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案:5
    8 w9 V# B$ b# e2 g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)
    ! B8 s# f" p, L* t+ m, V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;, n/ \1 L' e9 V! s) _6 R
    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* " a- y# @( @4 R
    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/ D" \6 A; g" C* u
    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
    ; K3 @& u$ n$ r1 w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
    3 n' G" \$ c$ H" K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4
    , {9 N) T9 F! f, C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/: A2 p( _; j# e
    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
    1 V' b: C( _* C2 u0 {6 w( M第65讲-用户访问session分析:Shuffle调优之原理概述3 T% ^) S$ t" h# Q
    第66讲-用户访问session分析:Shuffle调优之合并map端输出文件5 9 _5 ]" c/ l; M. H" C: b
    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  n6 n! g: \. l, b# R6 P/ M
    第68讲-用户访问session分析:Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager"
    ( A$ g6 s/ `( f) o/ A第69讲-用户访问session分析:算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能* {& f$ R: s3 t2 i, e
    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: - m: S- N& L; ^: }( Z$ I
    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
    8 ~" K9 w0 t+ w2 Q) ]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
    $ n$ ?- r2 ?# a$ \第73讲-用户访问session分析:算子调优之reduceByKey本地聚合介绍9 & K# m/ L9 U- J; W
    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
    . V) {8 |! L+ P( |% S5 x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*
      z) {" P: m' @. w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
    % Y0 i& d! q2 \5 p! S& i第77讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决各种序列化导致的报错
    . G0 @0 s- t, S% E) ?% q- u: f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7 y$ B3 ; {' B$ z$ u4 T
    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
    : e" a% V5 `7 w$ j; z+ m5 O" L3 `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1 R! g* W  M# e8 t9 _7 B
    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9
    - j7 g" O0 o6 o+ r5 N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,
      l* W0 q5 U' h! v* W; z- ^; _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
      P! S& Q" [2 v' M6 I$ `' J4 u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
    2 A8 v- H4 Q- I. r4 u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6 . P4 ?8 {( O( v
    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%
    , m* @; a. a# `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$ S" _; K9 h& i7 |+ N) a
    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
    - I, e" X7 d- N# Y8 a8 z: c, T! k* t& G
    四、页面单跳转化率统计:
    # Z+ x/ e, i) _- U. H/ j2 k/ ~第89讲-页面单跳转化率:模块介绍6 T3 L4 T7 F8 W/ }9 l1 c" I: z- {
    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$   k& Z$ Z9 k1 I' N0 }' w
    第91讲-页面单跳转化率:编写基础代码, % o3 |' P! u! n3 i8 p5 j) N
    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. c' ^7 [9 B$ f, C
    第93讲-页面单跳转化率:计算页面流起始页面的pv-) o3 R% |  M; T' `7 P
    第94讲-页面单跳转化率:计算页面切片的转化率/ : a% I2 p& Q& G2 L' e) E. p
    第95讲-页面单跳转化率:将页面切片转化率写入MySQL
    ' Y( U0 i8 L. I+ Q* I第96讲-页面单跳转化率:本地测试- V  |- O& {' m; ^* ^$ y3 n
    第97讲-页面单跳转化率:生产环境测试&
    ! q! \1 `  |, K2 ^) b; }2 I第98讲-用户访问session分析:生产环境测试+ H  W6 d& X) N5 N' J( D" R, {, z

    8 n6 f& t  I5 Y$ @) b2 v  e五、各区域热门商品统计:3 s7 o* u% s& V/ W
    第99讲-各区域热门商品统计:模块介绍
    6 i- g+ _; d4 {  K2 E. L! U$ d' a2 c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. N5 u( H+ }& o) @/ K
    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
    " _: q* {; |) J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
    : i1 Y) I' N8 Q& |9 D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1 & b! O6 B- B3 U# s7 x% k
    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(),
    - \9 V# r/ B" C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6 _:
    % r& x) u0 ^3 x' p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1 d2 f0 {3 ~7 {9 c( O& `" _, N
    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8   u1 j4 R% W" T- S
    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$/ I% v9 v% ^) u) [4 E  w! |
    第108讲-各区域热门商品统计:将结果数据写入MySQL中6 P3 % C& T6 S/ W" ?0 \2 E6 t
    第109讲-各区域热门商品统计:Spark SQL数据倾斜解决方案4 z"2 z8 T5 j4 O& D8 T) l# m; _) T
    第110讲-各区域热门商品统计:生产环境测试  k:
    7 ^4 ^7 @3 D( j8 F0 _
    0 \6 T/ X) U  e9 n; @$ [7 E! v3 _: H六、广告点击流量实时统计:9 ~- [7 ^6 R( I4 U
    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
    : D( s5 y( z( q  d, ~0 e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1
    - X5 k3 c% v, z7 \+ K4 ^4 ^0 s8 v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6 ]1
    ; n; u' e4 f6 z. Q% w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
    , r9 C0 Q( H& m2 k' j9 y' M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:, h, f- \$ O* }3 F1 b( X9 |; i
    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
    : d+ H6 u% S, F/ O) y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9
    0 @! G4 G5 V- x& f; l2 V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,1 K7 _: r. L/ c# l. x( G8 H7 t& b
    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
    - |9 I& b, }6 F1 Y4 b! d, v8 R# I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6 n2 i2 H3 w& U+ H, q
    第121讲-广告点击流量实时统计:生产环境测试2 O! q4 g2 ~8 b8 G* w( r: z, S
    第122讲-课程总结:都学到了什么?
    + n1 G  W; V+ J
    6 f; B7 `7 o2 E, n$ l: T$ d6 R: Q3 l新升级增加课程大纲:'
    # H2 h6 G' b/ N第123讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍
    & J; E6 U6 q; J8 C, n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
    ; ?5 T$ }- q. V3 k. _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,
    , Q8 b" |+ G1 ?4 Z! D- B# b第126讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    - |* t, A& G5 J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*
    : l- P  V- S6 G4 J4 V第128讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
    / X/ N7 @# l0 a0 ?' G1 n9 ?8 [" r# y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
    ) Z% S( Z" D, H+ N5 a1 u第130讲-(赠送)Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等4
    $ a" r# I! K- o+ Z$ J9 B第131讲-(赠送)Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark1
    2 S9 u- K  x' _8 v: N# v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3 l4
    5 F9 D! u* N* m" `: M( ]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8 T: H  j2 I2 a3 X
    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
    # ?, b  ?4 G/ r6 X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1
    3 M1 @0 Z$ {3 p2 u( M+ j* [: R- T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" @8 {5 T% ]6 E& O# |) J
    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
    0 _7 r: I* b" t0 P* O% G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(% s# Z. ?$ h1 l5 k0 v: _

    ; w+ ]# {: o6 Z+ G6 L; d' Q
    5 n. ]5 k. Y* w: K! S# i
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  • TA的每日心情

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    [LV.1]初学乍练

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    [LV.6]炉火纯青

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    [LV.4]略有小成

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    [LV.8]已臻大成

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  • TA的每日心情
    擦汗
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    [LV.2]登堂入室

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    发表于 2018-5-26 10:24:44 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-5-5 18:20
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    [LV.6]炉火纯青

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    发表于 2018-6-4 23:32:53 | 显示全部楼层
    大数据数据数据实际上就是
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  • TA的每日心情
    无聊
    2021-1-17 20:49
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    [LV.6]炉火纯青

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  • TA的每日心情
    郁闷
    2021-5-7 23:03
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    2017Spark 2.0大型项目实战:移动电商app交互式数据分析
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  • TA的每日心情

    2019-5-10 09:41
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    [LV.5]渐入佳境

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    发表于 2018-6-15 20:48:25 | 显示全部楼层
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