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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
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    课程目录:* }' Q% s+ Q) L, j5 Q
    7 W, n: S8 [, H
    一、大数据集群搭建- / q/ H" f* m2 O+ x5 n8 S+ R9 h
    第1讲-课程介绍1
    1 h6 |+ A/ q9 j2 w+ _第2讲-课程环境搭建:CentOS 6.4集群搭建% 7 |8 t7 ]* y: R$ |4 p4 {, g
    第3讲-课程环境搭建:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建32 K2 p7 i' Z' K+ J; Y/ J
    第4讲-课程环境搭建:hive-0.13.1-cdh5.3.6安装/ p  m3 k' W/ b4 [
    第5讲-课程环境搭建:zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建0 Q4 j& }  V) V5 N# n; y
    第6讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建1 @5 |# v% K- [2 w2 T
    第7讲-课程环境搭建:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装( `; }! J8 w3 [' f2 x, \0 k
    第8讲-课程环境搭建:离线日志采集流程介绍, D5 H  Z/ `/ c0 ^3 k0 W# y! n5 H
    第9讲-课程环境搭建:实时数据采集流程介绍; \7 g# Y( D4 m! h; z7 K
    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2 l+ C/ g, n3 p  s* ^6 y

    % d2 u! ?# V9 u二、用户访问session分析: & {% Y4 y4 L" q; l8 M1 y! ?$ H
    第11讲-用户访问session分析:模块介绍
    4 g+ m( ^! r" @1 _/ `8 w! N: F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:+ B/ _3 _* V. r1 s# `
    第13讲-用户访问session分析:需求分析% \% \: g) " Z( V7 `6 B. G! O/ {% r2 Q7 W
    第14讲-用户访问session分析:技术方案设计
    ) O& q( u, s  h" z4 d6 _5 U4 l$ G第15讲-用户访问session分析:数据表设计9 ~
    1 i  n/ L$ D) t$ O第16讲-用户访问session分析:Eclipse工程搭建以及工具类说明& 1 [1 @. y5 ~( T& s
    第17讲-用户访问session分析:开发配置管理组件
    - q, S/ l+ X; r) R- d( _6 ~4 S5 f第18讲-用户访问session分析:JDBC原理介绍以及增删改查示范$ / i! a. T* {. t$ T+ T
    第19讲-用户访问session分析:数据库连接池原理-
    : r$ A' j' j1 E2 l3 q( m( L1 U第20讲-用户访问session分析:单例设计模式8 ?7 V1 y" |1 H, k  s  V7 s
    第21讲-用户访问session分析:内部类以及匿名内部类
    5 Z# d! G* z  j1 J5 E第22讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(上)
    ( Q# b5 c. p7 S: Z第23讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(下)+ I) _9 r5 u: }- u1 X( O5 Y1 \: D/ _
    第24讲-用户访问session分析:JavaBean概念讲解9
    5 h; F: V: K0 W$ j, d第25讲-用户访问session分析:DAO模式讲解以及TaskDAO开发64 u7 f0 d' w# [/ S% {$ }8 x
    第26讲-用户访问session分析:工厂模式讲解以及DAOFactory开发"' D* n& M$ w  s2 ~1 k* Z
    第27讲-用户访问session分析:JSON数据格式讲解以及fastjson介绍/ / j' ]4 s+ I1 g8 T0 @+ w6 m
    第28讲-用户访问session分析:Spark上下文构建以及模拟数据生成
    5 V. ?! V% R0 f. J+ x# @第29讲-用户访问session分析:按session粒度进行数据聚合
    7 n: p1 b6 H; R4 c9 P' j# Z2 K: e  K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, Y- Y" ^. P5 i- z1 V
    第31讲-用户访问session分析:session聚合统计之自定义Accumulator/
    . h6 d" g+ @) I$ ?, \9 ?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
    7 [7 |, u6 n* |. D7 t2 ^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' x+ n/ K$ ^( P! I, W' V  V( V
    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+, ?* U6 g2 K) {$ L' |- y2 x" S. \
    第35讲-用户访问session分析:session聚合统计之本地测试6
    8 c% k2 |  l0 N: J& _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% v' m' V  ?: u6 |
    第37讲-用户访问session分析:session随机抽取之实现思路分析:
    ! I; f2 R( G1 R4 ?2 _* ]5 Q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 ' e1 J  O* s# G+ B6 b$ x
    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(6 q1 C& a8 f. s' U( B
    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 + G4 _* A2 s0 P6 C& g/ E$ u# ]
    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2 q: t7 K. O& m( U6 v$ K
    第42讲-用户访问session分析:session随机抽取之本地测试
    3 p+ _  I* T  v5 y+ M& ^7 f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
    3 ?# V% `3 y" h! f7 S7 p4 C  Q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
    / O$ c  T1 g. O" W6 ^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.
    / r6 ^' G# J1 S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
    ( R, c2 f  O0 @6 u. J* @, X第47讲-用户访问session分析:top10热门品类之自定义二次排序key1 5 V) x5 V' C, ]/ \! G' B
    第48讲-用户访问session分析:top10热门品类之进行二次排序8
    / ~  n/ ~  r, _3 \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$ K7 k* s! a) K, `4 X& S
    第50讲-用户访问session分析:top10热门品类之本地测试
    * |$ n4 h9 S; b2 E4 ]0 {) z! P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8 ?( G) A1 P4 @4 }* h& Y  B
    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*
    7 D3 E) l# t; Q2 p2 h2 |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: 3 q0 k* ?% j) ^( f  W
    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;
    " |2 z7 k5 r  t: z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
    " b! p) B- B( {( F
    - g: x  @. R7 ]# {; Y( S三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案:5; R$ T+ `( \* y* M7 a+ p
    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)
    5 U5 S2 [! @% W( d1 ^1 B" J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;$ r, y! O$ n6 L$ ~( X$ c
    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*
    & C7 P% r! v1 y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+ q( {6 Y4 s2 ?- [, E6 ^" K
    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
    ( J8 U. T" O( H5 v5 o9 B( K" `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
    ' N7 h! Z& d+ ~. C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
    6 @6 m9 _" J* L8 D  W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/
    * O4 Q& G! W- W) J% O- D# l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
    $ ^2 S9 ^: ~! o# S第65讲-用户访问session分析:Shuffle调优之原理概述+ X- G/ F3 _/ h: u8 Q3 }$ K* k8 E4 d
    第66讲-用户访问session分析:Shuffle调优之合并map端输出文件5
    : K% q# b1 T: q/ H, W' w" }; r9 w  G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
      r. i; s# o5 V' ?- L第68讲-用户访问session分析:Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager"
    / @8 p! }% ?5 E/ Q第69讲-用户访问session分析:算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能5 S) h3 z; ^; E+ r8 w6 q
    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:
    - T: ^* V: m9 `4 |" y! W1 Z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
    2 d, U7 ]2 Y4 s0 ?; p+ p  G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
    , `9 L2 d' v5 R! N4 m第73讲-用户访问session分析:算子调优之reduceByKey本地聚合介绍9
    8 {3 P7 M) {) Q# o# @8 H/ M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: l* t: V  n4 p  I3 p
    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* , M: O% f- n$ f) Z! ?  q) ]0 h
    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
    - w' M( P* w  V' Y& `" Q# Z4 n) w; H$ U第77讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决各种序列化导致的报错# m. S+ e& v! m  P
    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
    . n$ m# d. N& p& Y7 W+ j/ h6 q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
    $ Q& v# C- n- ~+ w+ l+ h  u$ _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
    - T# j  L( y3 ]* u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
    * o/ B  P1 K/ C1 V( Y( G0 T; o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,) x; f) N) s7 o; {: \
    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
    ' O. z: O* L( L! m6 E) p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
    . c3 q6 Q, o3 a3 p4 B- }" W3 F! l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
    : ~8 T; m9 D$ 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%
    / V# G8 s: e! [3 C) H. Y. K! n+ \' e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  z* ]/ J. N9 m4 Q% k1 h' ~9 {2 h
    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join4 c/ _9 p: V- S( c

    1 S3 b" @$ t7 b& k( [. e四、页面单跳转化率统计:
    5 m& m: g! v. E& w5 P/ H' k# d第89讲-页面单跳转化率:模块介绍9 p1 c: x7 p6 A: D6 Z" I
    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$
    # o/ n* L6 o! ]第91讲-页面单跳转化率:编写基础代码,
    . `4 j- c& d& D  a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
    % v6 |) r0 Y- w: Q第93讲-页面单跳转化率:计算页面流起始页面的pv-
    5 k" |* U) P5 _+ j& I第94讲-页面单跳转化率:计算页面切片的转化率/
      s% M# m, R1 v% x; N第95讲-页面单跳转化率:将页面切片转化率写入MySQL
    2 y, T7 L4 J/ }8 Y5 d第96讲-页面单跳转化率:本地测试1 ]& O% m& |1 D2 V2 c
    第97讲-页面单跳转化率:生产环境测试& : B5 C7 E$ ?7 z: ?
    第98讲-用户访问session分析:生产环境测试9 G% V% T9 l0 H  m2 z+ U0 G
    ) l: l8 a8 G' g; D0 }
    五、各区域热门商品统计:
    ) V! d8 ?( P( I/ o$ ?6 q* O; E第99讲-各区域热门商品统计:模块介绍
    . J2 O3 j+ V# h) p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: [+ G  V, a" ?% Q( T
    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1 u$ I, _  T. ]' \% V  ^8 m* P
    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
    * \/ e3 @" Y* c9 ~3 _+ b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
    ; }  S/ A  y: I' g, Q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(),
    3 w* V4 H4 W) |/ ^1 |! o3 g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 _:
    - U2 v" J6 @8 V, Y+ N: C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$ \" K2 B# m: ~' d4 y' R) m+ H
    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
    9 u: m/ W. Q" v, i4 E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$
    ( Y, |  V1 y2 K6 K% n7 R  a2 O& L, b' `第108讲-各区域热门商品统计:将结果数据写入MySQL中6 P3 & i0 j5 V8 c9 v
    第109讲-各区域热门商品统计:Spark SQL数据倾斜解决方案4 z": L: [" c9 R  I3 z# K/ p: s
    第110讲-各区域热门商品统计:生产环境测试  k:  a# D% Z) g& S
    * ^, T3 Z' [5 d  S7 ^1 K3 V
    六、广告点击流量实时统计:
    & _( o& |7 R& f! {. L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
    / o( U9 h* F* I6 a9 A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
    4 M9 z# c% _# j" b6 @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  K1 y$ F1 u1 n! o
    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
    - }  N: Q% j# x& ]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:# M# F- n8 R; u% L
    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8 Y& @. w% b0 i& y' _/ t
    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
    * M2 J  n. c+ w5 d! C/ h. k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 n7 o5 O! l4 s* o  L7 D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
    4 U: M* G7 L4 \1 f) F' L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& e/ Y: O. F/ N+ {( v8 g
    第121讲-广告点击流量实时统计:生产环境测试* S4 u. I1 T, S0 g& A
    第122讲-课程总结:都学到了什么?
    & I% u. Q* H1 W% v6 b/ U- ~1 Z" k1 p3 }" X% t
    新升级增加课程大纲:'
    7 v) o( ]8 v5 @& x* v, Y  H第123讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍) L3 A8 P( i" ~6 }
    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& ~) b5 v, Z  Y  @
    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,
    ! y& K- V1 q6 p$ y第126讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    ' M% z) s  I% T( J/ j/ i+ T2 d0 p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*, v/ C* ~. L* v- @4 f7 w
    第128讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术2 C' F% E) P( J- r9 O* 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
    5 ~" K' f; O3 p" D, }第130讲-(赠送)Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等4
      G8 C8 q3 E4 p; H第131讲-(赠送)Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark1
    % X& ]) c; T) b" y2 a/ C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
    - \7 h4 l! L: x/ N1 |" r  l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
    5 M# o. ]2 ?/ m. ?5 I8 K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
    0 T5 Y7 w" X6 k9 _  c  O9 |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 ( i+ y" y. ^$ M' F
    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
    ( G5 E' ]1 ?! {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5 m) x- E4 K/ _9 l
    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(& p, ]1 {* n! x1 `/ y
    % j9 j: I$ I2 f3 X5 U$ a1 ]+ ]- J& F

    . n  j2 o3 O) A- k3 a% P( i, Y; F+ l! k/ B
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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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    发表于 2018-5-9 12:27:00 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2018-6-2 15:45
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    [LV.2]登堂入室

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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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    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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    [LV.5]渐入佳境

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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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