|
|
Java视频教程名称：Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台视频教程 spark视频教程; g7 \+ t* _, C7 N
百度网盘下载链接：
# ?2 Z5 R; U3 v" c i' [[/hide]
; C3 L2 d% U; \# L密码: ehb6 【解压密码：javazx.com】& E+ O$ Y9 o% {) f8 o* K3 X
集数合计：138讲5 P. r$ w/ v/ h) p
9 r C/ Q1 n" l$ i, O3 _
链接失效声明：如果本链接地址失效，请及时联系站长QQ：400691060 O) v, X: p& E7 u: ~; Z* r
如何获取资源：VIP升级： https://www.javazx.com/plugin.php?id=yinxingfei_thinfellpay_vip( E# a2 j6 E' ]. d% P+ p/ D/ {
VIP说明： 月度VIP：使用期限30天8 X$ Y' }( T3 g$ S
年度VIP：使用期限365天+ M: F5 M: j+ Z! J. {
终身VIP：使用期限永久
8 J* g0 ?3 Q, Y( c: h# V& v/ H! H/ X, K3 q& O4 k0 E, `8 F% m/ S
Java视频教程详情描述： 2 L$ }4 p$ j3 [: w% ~5 E3 B
A0168《Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台视频教程》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。
( [ x# ^6 a5 s4 c3 j3 C9 Q7 f& F7 O; E% f8 o R8 v. }
Java视频教程目录：6 \6 t( n7 q D: p: q3 c
002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(1).flv 002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(2).flv 003.课程环境搭建-hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建.flv 004.课程环境搭建-hive-0.13.1-cdh5.3.6安装.flv 005.课程环境搭建-zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建.flv 006.课程环境搭建-kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建.flv 007.课程环境搭建-flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装.flv 008.课程环境搭建-离线日志采集流程介绍.flv 009.课程环境搭建-实时数据采集流程介绍.flv 010.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.flv 011.用户访问session分析-模块介绍.flv 012.用户访问session分析-基础数据结构以及大数据平台架构介绍.flv 013.用户访问session分析-需求分析.flv 014.用户访问session分析-技术方案设计.flv 015.用户访问session分析-数据表设计.flv 016.用户访问session分析-Eclipse工程搭建以及工具类说明.flv 017.用户访问session分析-开发配置管理组件.flv 018.用户访问session分析-JDBC原理介绍以及增删改查示范.flv 019.用户访问session分析-数据库连接池原理.flv 020.用户访问session分析-单例设计模式.flv 021.用户访问session分析-内部类以及匿名内部类.flv 022.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（上）.flv 023.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（下）.flv 024.用户访问session分析-JavaBean概念讲解.flv 025.用户访问session分析-DAO模式讲解以及TaskDAO开发.flv 026.用户访问session分析-工厂模式讲解以及DAOFactory开发.flv 027.用户访问session分析-JSON数据格式讲解以及fastjson介绍.flv 028.用户访问session分析-Spark上下文构建以及模拟数据生成.flv 029.用户访问session分析-按session粒度进行数据聚合.flv 030.用户访问session分析-按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤.flv 031.用户访问session分析-session聚合统计之自定义Accumulator.flv 032.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.flv 033.用户访问session分析-session聚合统计之重构过滤进行统计.flv 034.用户访问session分析-session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL.flv 035.用户访问session分析-session聚合统计之本地测试.flv 036.用户访问session分析-session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator.flv 037.用户访问session分析-session随机抽取之实现思路分析.flv 038.用户访问session分析-session随机抽取之计算每天每小时session数量.flv 039.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.flv 040.用户访问session分析-session随机抽取之根据随机索引进行抽取.flv 041.用户访问session分析-session随机抽取之获取抽取session的明细数据.flv 042.用户访问session分析-session随机抽取之本地测试.flv 043.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.flv 044.用户访问session分析-top10热门品类之获取session访问过的所有品类.flv 045.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.flv 046.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.flv 047.用户访问session分析-top10热门品类之自定义二次排序key.flv 048.用户访问session分析-top10热门品类之进行二次排序.flv 049.用户访问session分析-top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL.flv 050.用户访问session分析-top10热门品类之本地测试.flv 051.用户访问session分析-top10热门品类之使用Scala实现二次排序.flv 052.用户访问session分析-top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成.flv 053.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.flv 054.用户访问session分析-top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session.flv 055.用户访问session分析-top10活跃session之本地测试以及阶段总结.flv 056.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中分配更多资源.flv 057.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中调节并行度.flv 058.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.flv 059.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中广播大变量.flv 060.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化 .flv 061.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.flv 062.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.flv 063.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.flv 064.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.flv 065.用户访问session分析-Shuffle调优之原理概述.flv 066.用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件.flv 067.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 .flv 068.用户访问session分析-Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager.flv 069.用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 .flv 070.用户访问session分析-算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量 .flv 071.用户访问session分析-算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能.flv 072.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.flv 073.用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍.flv 074.用户访问session分析-troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM .flv 075.用户访问session分析-troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败 .flv 076.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 .flv 077.用户访问session分析-troubleshooting之解决各种序列化导致的报错.flv 078.用户访问session分析-troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题 .flv 079.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.flv 080.用户访问session分析-troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题 .flv 081.用户访问session分析-troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用.flv 082.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之原理以及现象分析.flv 083.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.flv 084.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.flv 085.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.flv 086.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join.flv 087.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.flv 088.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.flv 090.页面单跳转化率-需求分析、技术方案设计、数据表设计 .flv 092.页面单跳转化率-页面切片生成以及页面流匹配算法实现.flv 093.页面单跳转化率-计算页面流起始页面的pv.flv 094.页面单跳转化率-计算页面切片的转化率 .flv 095.页面单跳转化率-将页面切片转化率写入MySQL .flv 098.用户访问session分析-生产环境测试.flv 100.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.flv 101.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.flv 102.各区域热门商品统计-异构数据源之从MySQL中查询城市数据.flv 103.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.flv 104.各区域热门商品统计-开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct().flv 105.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 .flv 106.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.flv 107.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.flv 108.各区域热门商品统计-将结果数据写入MySQL中.flv 109.各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案.flv 111.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.flv 112.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.flv 113.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.flv 114.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.flv 115.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.flv 116.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 .flv 117.广告点击流量实时统计-计算每天各省的top3热门广告.flv 118.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.flv 119.广告点击流量实时统计-实现实时计算程序的HA高可用性.flv 120.广告点击流量实时统计-对实时计算程序进行性能调优（正确）.flv 121.广告点击流量实时统计-生产环境测试 .flv 124.Spark 2.0-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API.flv 125.Spark 2.0-高性能：让Spark作为编译器来运行.flv 126.Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍.flv 127.Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model深度剖析.flv 128.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术.flv 129.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.flv 130.Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等.flv 131.Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark.flv 132.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 .flv 133.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.flv 134.统计指定时间内购买金额最多的10个用户.flv 135.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.flv 136.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 .flv 137.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 .flv 138.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.flv M, a' K& e8 X$ r* |
( Z$ ?0 n" z; H
|
|
[复制链接]
发表于 2018-7-4 15:27:24
发表于 2018-7-4 15:58:18
