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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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VIP说明: 月度VIP:使用期限30天7 v7 u7 ?+ i+ w5 L' L( E
年度VIP:使用期限365天
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% @: b2 s' j6 t# h. ujava视频教程详情描述:
! ` ^9 V6 ?- X- P2 N; ]5 kA057《2017Spark 2.0大型项目实战:移动电商app交互式数据分析》
! i/ i: S% s5 S7 L6 y" b. U6 k% C2017Spark 2.0大型项目实战:移动电商app交互式数据分析 大数据视频教程, ~; y) h; U+ |* b' z! ~6 _
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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