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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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    ) G) T1 m+ l+ [" ^* I, J5 G密码:kf9h . [5 m4 p; l8 p( O1 b; {& b" A
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    ; a& t* q7 {5 v链接失效声明:如果本链接地址失效,请及时联系站长QQ:400691068 ~; ]2 c4 t' u) K5 R  q9 x
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    # H! E0 P: U6 _2 ^* l                 年度VIP:使用期限365天  E4 V# e: L3 W) R; o" H
                     终身VIP:使用期限永久$ p9 A1 a" I; v% g( N

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    ; _" U6 x* G0 FA057《2017Spark 2.0大型项目实战:移动电商app交互式数据分析》4 n  y+ W' L8 j  I* v# q4 C; n
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    课程目录:
    5 ]3 P* N6 D) ~: E

    & b9 X/ ~$ _3 p7 B, z3 [$ ]! k一、大数据集群搭建-
    ) U/ P: Z; |  ^0 M) l+ P# d第1讲-课程介绍1
    $ N) ?3 j# K9 O  a. y: R& L第2讲-课程环境搭建:CentOS 6.4集群搭建%
    9 a% Q9 b- S$ m" G, H( g9 ?第3讲-课程环境搭建:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建3
    9 k. W% @$ t2 ~* O( e第4讲-课程环境搭建:hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
    9 t* h4 B8 ]- z第5讲-课程环境搭建:zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
    # _0 H1 m0 c3 V1 v: |. Z8 k5 j8 G9 `  o第6讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
    + ^6 _7 n% n5 D2 ?第7讲-课程环境搭建:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装9 _3 \  M' \7 n8 p) g
    第8讲-课程环境搭建:离线日志采集流程介绍1 h& {! M$ n: ^8 t1 A$ g
    第9讲-课程环境搭建:实时数据采集流程介绍( `) N5 w% Q* a+ J7 E4 r8 R! |) x
    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
    ( B5 o" o8 P- A5 G6 `+ W- \2 D
    ) \/ t7 G& `+ k+ o二、用户访问session分析:
    - S8 F3 W, P5 u. V) J6 L第11讲-用户访问session分析:模块介绍5 Z% D& z& i! A; f4 g/ S4 b
    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:8 C2 R) c7 s+ X- ^0 M
    第13讲-用户访问session分析:需求分析% \% \: g)
    , B# d; k( a8 A第14讲-用户访问session分析:技术方案设计
    ) o  t) A+ `! M6 s第15讲-用户访问session分析:数据表设计9 ~
    " `1 m/ r* J4 T, N第16讲-用户访问session分析:Eclipse工程搭建以及工具类说明& ) f$ c& o# k- f5 y" c4 F& y
    第17讲-用户访问session分析:开发配置管理组件
    $ u3 y2 J: P. Z第18讲-用户访问session分析:JDBC原理介绍以及增删改查示范$
    - V8 h/ D  N7 j4 L- E0 {8 ?* B第19讲-用户访问session分析:数据库连接池原理-4 D; ?0 c+ f) |9 \- L! A$ ^
    第20讲-用户访问session分析:单例设计模式
    ' S0 ]4 o: U+ \3 \4 g第21讲-用户访问session分析:内部类以及匿名内部类
    ( |3 w9 p2 |; \5 w* t# q第22讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(上)+ u; @& x5 A- K' B7 I7 {
    第23讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(下)
    , g- z* O+ j) e; T第24讲-用户访问session分析:JavaBean概念讲解9' Q# ]$ H4 s; b4 p$ e4 J3 x
    第25讲-用户访问session分析:DAO模式讲解以及TaskDAO开发6' c  o  m3 D% g& F
    第26讲-用户访问session分析:工厂模式讲解以及DAOFactory开发"
    6 m: z# @9 O& H第27讲-用户访问session分析:JSON数据格式讲解以及fastjson介绍/ ; a  b: {" T% @' H& d; j
    第28讲-用户访问session分析:Spark上下文构建以及模拟数据生成
    % v+ t0 e9 \0 ?: v" f. n% s第29讲-用户访问session分析:按session粒度进行数据聚合" P) n4 t/ H6 `7 S/ w
    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6 v2 S2 c$ O( ^6 j& H0 a
    第31讲-用户访问session分析:session聚合统计之自定义Accumulator/* C, G. Z' K, r+ M) S" J
    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
    1 f/ G& {! ~/ j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; I3 c9 L6 _2 q+ A# |
    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+, z& f. p% c+ \. J
    第35讲-用户访问session分析:session聚合统计之本地测试6
    ; a3 `6 o. o) a& |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/ o# p2 \6 v+ [& ?9 a; R第37讲-用户访问session分析:session随机抽取之实现思路分析:
    - {& d& H/ f# L! t- c/ Y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
    ; d* j' V$ J) P# ^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(1 b8 d' Y) f& A" k2 j
    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
    & T* _4 e" V6 I7 Y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
    3 y- ^$ @) R; j$ W第42讲-用户访问session分析:session随机抽取之本地测试
    % ~/ X. ?9 G3 V, }2 D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
    1 ~) c) U# r7 u- f5 R  I9 R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89 d4 i* _) y" a( \3 P& t
    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.
    & O0 h9 _, Q0 a) o$ ^7 y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$ @' n) ^; f& Z* y: C6 {% R0 o
    第47讲-用户访问session分析:top10热门品类之自定义二次排序key1 / l" _% ]- e" i) I9 Q3 X
    第48讲-用户访问session分析:top10热门品类之进行二次排序8
    * S' V+ r6 a( ]$ ?' e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
    / V+ _' o( s7 r" b- `& }0 k第50讲-用户访问session分析:top10热门品类之本地测试
    2 @- C9 r& o/ v: {, S8 p  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
    ; x" C  I7 V% U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*
    4 O! ~( M# M& ]: |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: . v0 T7 w- q( X# _7 X! r9 B# o2 [$ I
    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;
    1 t1 O5 T$ a* O" v7 r. Y5 c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
    7 F  O- A" p$ h+ G7 ], X- ]/ x1 N2 x! A: k. E
    三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案:5
    . W1 z, o3 h1 n# n5 `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)* Q. Z3 z/ M% E2 L: r
    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;
    7 j- w. j! v& A  }4 z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*
    0 `# m3 }3 [, Y: \+ q& w+ U4 a1 D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( b- Z' g3 x; d+ y/ G# k" I
    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
    - K( |; @/ {! n$ i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
    0 w6 u+ B1 Z8 o! u! h5 b2 J4 y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 + T. O5 [9 ]3 h7 d0 G' G, A
    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/) a, [  Q6 H/ f& ?
    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. ?) W% Q9 D, }
    第65讲-用户访问session分析:Shuffle调优之原理概述8 d: z, g) y0 {
    第66讲-用户访问session分析:Shuffle调优之合并map端输出文件5
    4 w$ P. F8 X5 I# C% }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
    8 S& d. |5 L3 E$ _5 ~- }第68讲-用户访问session分析:Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager" 5 H9 c$ Y$ m0 j; A9 Y( P
    第69讲-用户访问session分析:算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能9 J% P3 ?( D5 X5 V# X
    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:
    ( W+ C! s! _2 @7 |8 ~' n! D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
    . f, A- w  b, ]. R  \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
    2 X' f: g3 _- J9 F2 H/ C4 Y6 r: H第73讲-用户访问session分析:算子调优之reduceByKey本地聚合介绍9 7 q' e+ e4 ~, `5 Y. ?6 u* _. 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OOM3 c* `7 U6 L* J$ ]
    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* 9 ^" [7 J7 ]1 O# s
    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! ?% l# T2 f0 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
    2 {. e: k2 g$ U! s3 q& z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 1 \6 ?- O. N4 w0 H
    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9 j) {7 J9 ]0 @* n5 K5 |$ C
    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
    * y: _8 f. Z, q5 w! ]! i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
    # B9 ?6 @# }* [0 }9 T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,
    8 B9 o+ g: s1 i/ W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
    $ E' _4 u0 X! v$ l; X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" U; ?2 h1 A) H2 C9 L; Z
    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 ! n( K% m: F; d
    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%
    5 J3 w" L% s2 C( v( n# d; U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
    " [4 Z* E; g8 J0 P9 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join- |; P% X& g' F
      s* O9 r7 \4 S+ A
    四、页面单跳转化率统计:
    2 c( g# D) N4 E" H第89讲-页面单跳转化率:模块介绍
    ' k- n8 D! c, x. r/ x  B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$
    6 S! n; P( @5 ?% F第91讲-页面单跳转化率:编写基础代码,
      S( S3 T1 u/ P0 L7 e. _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. \$ o! ^1 b9 r8 B6 k. [
    第93讲-页面单跳转化率:计算页面流起始页面的pv-2 H4 u: F; R0 h$ B+ Q: V
    第94讲-页面单跳转化率:计算页面切片的转化率/ * @& c8 }; t5 |( d% q7 P! J1 U/ M
    第95讲-页面单跳转化率:将页面切片转化率写入MySQL7 @- N1 M5 A$ m& o
    第96讲-页面单跳转化率:本地测试: N3 }& I# p* C# p1 d
    第97讲-页面单跳转化率:生产环境测试&
    . G0 |: i% I$ X6 p' v& |8 X7 x第98讲-用户访问session分析:生产环境测试
    2 N+ l0 \; B" @+ j+ K7 c8 Y8 ~% y8 R7 c. d9 X5 J
    五、各区域热门商品统计:
    . {; S, ]/ J, n2 R& k* e- x0 h% c  \" w第99讲-各区域热门商品统计:模块介绍* q1 q( X. B. }" G; u8 X: 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9 T0 w1 q8 p  s" Q1 F0 b8 v
    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
    4 w; `* S; k1 L' b& b" Y" d! [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
    % [$ D. `3 {5 a! Q, }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 ' O. L$ m* j; ~2 R, R
    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(),
    ! V( Z0 |6 D6 p( ?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 _:: J. m# X! ^1 F; 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+ v4 N6 J. p: B/ t
    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 2 `% {, k: ]5 E: Y$ J
    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$# E4 ~# J8 L: O* E. z
    第108讲-各区域热门商品统计:将结果数据写入MySQL中6 P3
    ; D( e" H" Y* e  o" N5 W% {* i第109讲-各区域热门商品统计:Spark SQL数据倾斜解决方案4 z"
    . F. n( k5 M$ Z0 Y: i4 y! l1 `% w第110讲-各区域热门商品统计:生产环境测试  k:
    4 K' M: d  t% Y4 w/ ?& E
    0 B; o$ u) @% a* S, m5 ?4 D0 t六、广告点击流量实时统计:( I9 C; Y7 x3 d! M1 w
    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
    5 A2 u$ O% b/ w& 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
    6 `  W, s1 k% h  U( a& ~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
    , Q( r9 d. c& _9 k" Q. G8 Y1 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1 f: s( Z- O; v  w9 J! |! U5 u6 y
    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:* s+ V% \' |  K3 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
    / }, t( i5 I2 ?! W4 M! n- Z' g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
    ) T! a1 @4 s# d9 u$ m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,
    6 i# r1 M; A6 x! @) v* R/ z: Y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
    3 L" ^7 P9 z% h$ k5 @+ d$ T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. j# M' m! `" `/ X; `% P
    第121讲-广告点击流量实时统计:生产环境测试
    1 b& Q5 A% c% W1 Z1 w2 w第122讲-课程总结:都学到了什么?
    0 b1 a0 N, N! j* i5 @5 A, d1 J8 R9 v8 C" W" U+ R
    新升级增加课程大纲:'; o# k+ s6 m: t1 }( q
    第123讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍
    5 h- V# v4 P: t  o% I0 h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
    - S- [: v' O9 |7 a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,4 J; b! ~5 T3 T" i0 \/ |
    第126讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    ( c# R& K+ r& \, ^2 Q- X- }* v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*& w0 {3 }5 _# K! A& m
    第128讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术) I6 U0 K6 ^1 x- P+ G7 ^( [! i
    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# ]2 ]6 z1 ]- d. j, J  s( J8 z
    第130讲-(赠送)Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等4& p( Z% d* {0 U' _1 |3 l" Y
    第131讲-(赠送)Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark1 # P; B! W7 H; X4 J% u# W7 o
    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 $ N  }4 I2 A' D8 S+ A8 ?
    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 i# {& }1 R$ D; S8 I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# L1 ~) T" R3 w% @5 C, N
    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 $ G# v& `$ v+ R. Z* ~0 B( P- [
    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9 U$ N% }5 }5 ~: f3 Q9 r( D4 y( l
    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9 h: K' L( w4 f+ ?! A0 f. }: W% ^
    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(* d$ D3 v) n% Y
    - X! ~$ i+ \* Q! 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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  • 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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    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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    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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    发表于 2018-6-11 16:55:03 | 显示全部楼层
    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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