Spark 2.0大型項目實戰(zhàn)：移動電商app交互式數(shù)據(jù)分析平臺（大數(shù)據(jù)高端課程）課程視頻教程【價值2250元】Spark 2.0大型項目實戰(zhàn)：移動電商app交互式數(shù)據(jù)分析平臺（大數(shù)據(jù)高端課程）課程視頻教程下載。本項目主要講解了一套應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)中，使用Java、Spark等技術(shù)開發(fā)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析平臺，對電商網(wǎng)站的各種用戶行為（訪問行為、頁面跳轉(zhuǎn)行為、購物行為、廣告點(diǎn)擊行為等）進(jìn)行復(fù)雜的分析。用統(tǒng)計分析出來的數(shù)據(jù)，輔助公司中的PM（產(chǎn)品經(jīng)理）、數(shù)據(jù)分析師以及管理人員分析現(xiàn)有產(chǎn)品的情況，并根據(jù)用戶行為分析結(jié)果持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品的設(shè)計，以及調(diào)整公司的戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)。最終達(dá)到用大數(shù)據(jù)技術(shù)來幫助提升公司的業(yè)績、營業(yè)額以及市場占有率的目標(biāo)。



課程章節(jié)

一、大數(shù)據(jù)集群搭建
第1講-課程介紹
第2講-課程環(huán)境搭建：CentOS 6.4集群搭建
第3講-課程環(huán)境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建
第4講-課程環(huán)境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安裝
第5講-課程環(huán)境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
第6講-課程環(huán)境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
第7講-課程環(huán)境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安裝
第8講-課程環(huán)境搭建：離線日志采集流程介紹
第9講-課程環(huán)境搭建：實時數(shù)據(jù)采集流程介紹
第10講-課程環(huán)境搭建：Spark 1.5.1客戶端安裝以及基于YARN的提交模式

二、用戶訪問session分析：
第11講-用戶訪問session分析：模塊介紹
第12講-用戶訪問session分析：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)介紹
第13講-用戶訪問session分析：需求分析
第14講-用戶訪問session分析：技術(shù)方案設(shè)計
第15講-用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)表設(shè)計
第16講-用戶訪問session分析：Eclipse工程搭建以及工具類說明
第17講-用戶訪問session分析：開發(fā)配置管理組件
第18講-用戶訪問session分析：JDBC原理介紹以及增刪改查示范
第19講-用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)庫連接池原理
第20講-用戶訪問session分析：單例設(shè)計模式
第21講-用戶訪問session分析：內(nèi)部類以及匿名內(nèi)部類
第22講-用戶訪問session分析：開發(fā)JDBC輔助組件（上）
第23講-用戶訪問session分析：開發(fā)JDBC輔助組件（下）
第24講-用戶訪問session分析：JavaBean概念講解
第25講-用戶訪問session分析：DAO模式講解以及TaskDAO開發(fā)
第26講-用戶訪問session分析：工廠模式講解以及DAOFactory開發(fā)
第27講-用戶訪問session分析：JSON數(shù)據(jù)格式講解以及fastjson介紹
第28講-用戶訪問session分析：Spark上下文構(gòu)建以及模擬數(shù)據(jù)生成
第29講-用戶訪問session分析：按session粒度進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合
第30講-用戶訪問session分析：按篩選參數(shù)對session粒度聚合數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾
第31講-用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之自定義Accumulator
第32講-用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之重構(gòu)實現(xiàn)思路與重構(gòu)session聚合
第33講-用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之重構(gòu)過濾進(jìn)行統(tǒng)計
第34講-用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之計算統(tǒng)計結(jié)果并寫入MySQL
第35講-用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之本地測試
第36講-用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之使用Scala實現(xiàn)自定義Accumulator
第37講-用戶訪問session分析：session隨機(jī)抽取之實現(xiàn)思路分析
第38講-用戶訪問session分析：session隨機(jī)抽取之計算每天每小時session數(shù)量
第39講-用戶訪問session分析：session隨機(jī)抽取之按時間比例隨機(jī)抽取算法實現(xiàn)
第40講-用戶訪問session分析：session隨機(jī)抽取之根據(jù)隨機(jī)索引進(jìn)行抽取
第41講-用戶訪問session分析：session隨機(jī)抽取之獲取抽取session的明細(xì)數(shù)據(jù)
第42講-用戶訪問session分析：session隨機(jī)抽取之本地測試
第43講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之需求回顧以及實現(xiàn)思路分析
第44講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之獲取session訪問過的所有品類
第45講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之計算各品類點(diǎn)擊、下單和支付的次數(shù)
第46講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之join品類與點(diǎn)擊下單支付次數(shù)
第47講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之自定義二次排序key
第48講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之進(jìn)行二次排序
第49講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之獲取top10品類并寫入MySQL
第50講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之本地測試
第51講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之使用Scala實現(xiàn)二次排序
第52講-用戶訪問session分析：top10活躍session之開發(fā)準(zhǔn)備以及top10品類RDD生成
第53講-用戶訪問session分析：top10活躍session之計算top10品類被各sessoin點(diǎn)擊的次數(shù)
第54講-用戶訪問session分析：top10活躍session之分組取TopN算法獲取top10活躍session
第55講-用戶訪問session分析：top10活躍session之本地測試以及階段總結(jié)

三、企業(yè)級性能調(diào)優(yōu)、troubleshooting經(jīng)驗與數(shù)據(jù)傾斜解決方案：
第56講-用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中分配更多資源
第57講-用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中調(diào)節(jié)并行度
第58講-用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中重構(gòu)RDD架構(gòu)以及RDD持久化
第59講-用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中廣播大變量
第60講-用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中使用Kryo序列化
第61講-用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中使用fastutil優(yōu)化數(shù)據(jù)格式
第62講-用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)本地化等待時長
第63講-用戶訪問session分析：JVM調(diào)優(yōu)之原理概述以及降低cache操作的內(nèi)存占比
第64講-用戶訪問session分析：JVM調(diào)優(yōu)之調(diào)節(jié)executor堆外內(nèi)存與連接等待時長
第65講-用戶訪問session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之原理概述
第66講-用戶訪問session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之合并map端輸出文件
第67講-用戶訪問session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之調(diào)節(jié)map端內(nèi)存緩沖與reduce端內(nèi)存占比
第68講-用戶訪問session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之HashShuffleManager與SortShuffleManager
第69講-用戶訪問session分析：算子調(diào)優(yōu)之MapPartitions提升Map類操作性能
第70講-用戶訪問session分析：算子調(diào)優(yōu)之filter過后使用coalesce減少分區(qū)數(shù)量
第71講-用戶訪問session分析：算子調(diào)優(yōu)之使用foreachPartition優(yōu)化寫數(shù)據(jù)庫性能
第72講-用戶訪問session分析：算子調(diào)優(yōu)之使用repartition解決Spark SQL低并行度的性能問題
第73講-用戶訪問session分析：算子調(diào)優(yōu)之reduceByKey本地聚合介紹
第74講-用戶訪問session分析：troubleshooting之控制shuffle reduce端緩沖大小以避免OOM
第75講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決JVM GC導(dǎo)致的shuffle文件拉取失敗
第76講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決YARN隊列資源不足導(dǎo)致的application直接失敗
第77講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決各種序列化導(dǎo)致的報錯
第78講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決算子函數(shù)返回NULL導(dǎo)致的問題
第79講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決yarn-client模式導(dǎo)致的網(wǎng)卡流量激增問題
第80講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決yarn-cluster模式的JVM棧內(nèi)存溢出問題
第81講-用戶訪問session分析：troubleshooting之錯誤的持久化方式以及checkpoint的使用
第82講-用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之原理以及現(xiàn)象分析
第83講-用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之聚合源數(shù)據(jù)以及過濾導(dǎo)致傾斜的key
第84講-用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之提高shuffle操作reduce并行度
第85講-用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之使用隨機(jī)key實現(xiàn)雙重聚合
第86講-用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之將reduce join轉(zhuǎn)換為map join
第87講-用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之sample采樣傾斜key單獨(dú)進(jìn)行join
第88講-用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之使用隨機(jī)數(shù)以及擴(kuò)容表進(jìn)行join

四、頁面單跳轉(zhuǎn)化率統(tǒng)計：
第89講-頁面單跳轉(zhuǎn)化率：模塊介紹
第90講-頁面單跳轉(zhuǎn)化率：需求分析、技術(shù)方案設(shè)計、數(shù)據(jù)表設(shè)計
第91講-頁面單跳轉(zhuǎn)化率：編寫基礎(chǔ)代碼
第92講-頁面單跳轉(zhuǎn)化率：頁面切片生成以及頁面流匹配算法實現(xiàn)
第93講-頁面單跳轉(zhuǎn)化率：計算頁面流起始頁面的pv
第94講-頁面單跳轉(zhuǎn)化率：計算頁面切片的轉(zhuǎn)化率
第95講-頁面單跳轉(zhuǎn)化率：將頁面切片轉(zhuǎn)化率寫入MySQL
第96講-頁面單跳轉(zhuǎn)化率：本地測試
第97講-頁面單跳轉(zhuǎn)化率：生產(chǎn)環(huán)境測試
第98講-用戶訪問session分析：生產(chǎn)環(huán)境測試

五、各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：
第99講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：模塊介紹
第100講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：需求分析、技術(shù)方案設(shè)計以及數(shù)據(jù)設(shè)計
第101講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：查詢用戶指定日期范圍內(nèi)的點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)
第102講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：異構(gòu)數(shù)據(jù)源之從MySQL中查詢城市數(shù)據(jù)
第103講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：關(guān)聯(lián)城市信息以及RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame后注冊臨時表
第104講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：開發(fā)自定義UDAF聚合函數(shù)之group_concat_distinct()
第105講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：查詢各區(qū)域各商品的點(diǎn)擊次數(shù)并拼接城市列表
第106講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：關(guān)聯(lián)商品信息并使用自定義get_json_object函數(shù)和內(nèi)置if函數(shù)標(biāo)記經(jīng)營類型
第106講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：使用開窗函數(shù)統(tǒng)計各區(qū)域的top3熱門商品
第107講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：使用內(nèi)置case when函數(shù)給各個區(qū)域打上級別標(biāo)記
第108講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：將結(jié)果數(shù)據(jù)寫入MySQL中
第109講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：Spark SQL數(shù)據(jù)傾斜解決方案
第110講-各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計：生產(chǎn)環(huán)境測試

六、廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：
第111講-廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：需求分析、技術(shù)方案設(shè)計以及數(shù)據(jù)設(shè)計
第112講-廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：為動態(tài)黑名單實時計算每天各用戶對各廣告的點(diǎn)擊次數(shù)
第113講-廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：使用高性能方式將實時計算結(jié)果寫入MySQL中
第114講-廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：過濾出每個batch中的黑名單用戶以生成動態(tài)黑名單
第115講-廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：基于動態(tài)黑名單進(jìn)行點(diǎn)擊行為過濾
第116講-廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：計算每天各省各城市各廣告的點(diǎn)擊量
第117講-廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：計算每天各省的top3熱門廣告
第118講-廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：計算每天各廣告最近1小時滑動窗口內(nèi)的點(diǎn)擊趨勢
第119講-廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：實現(xiàn)實時計算程序的HA高可用性
第120講-廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：對實時計算程序進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)
第121講-廣告點(diǎn)擊流量實時統(tǒng)計：生產(chǎn)環(huán)境測試
第122講-課程總結(jié)：都學(xué)到了什么？

新升級增加課程大綱：
第123講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹
第124講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹-易用性：標(biāo)準(zhǔn)化SQL支持以及更合理的API
第125講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹-高性能：讓Spark作為編譯器來運(yùn)行
第126講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹-智能化：Structured Streaming介紹
第127講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技術(shù)缺陷分析
第128講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹-whole-stage code generation技術(shù)和vectorization技術(shù)
第129講-（贈送）Spark 2.0-Spark 2.x與1.x對比以及分析、學(xué)習(xí)建議以及使用建議
第130講-（贈送）Spark 2.0-課程環(huán)境搭建：虛擬機(jī)、CentOS、Hadoop、Spark等
第131講-（贈送）Spark 2.0-開發(fā)環(huán)境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
第132講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：模塊介紹以及交互式用戶行為分析系統(tǒng)的解釋
第133講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統(tǒng)計指定時間內(nèi)訪問次數(shù)最多的10個用戶
第134講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統(tǒng)計指定時間內(nèi)購買金額最多的10個用戶
第135講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統(tǒng)計最近一個周期相比上一個周期訪問次數(shù)增長最多的10個用戶
第136講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統(tǒng)計最近一個周期相比上一個周期購買金額增長最多的10個用戶
第137講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統(tǒng)計指定注冊時間范圍內(nèi)頭7天訪問次數(shù)最高的10個用戶
第138講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統(tǒng)計指定注冊時間范圍內(nèi)頭7天購買金額最高的10個用戶

附：
課件文檔代碼

課程兩點(diǎn)：
亮點(diǎn)一、高端Spark大數(shù)據(jù)項目。
亮點(diǎn)二、按照企業(yè)級的標(biāo)準(zhǔn)搭建大數(shù)據(jù)項目的架構(gòu)。
亮點(diǎn)三、按照高端的J2EE與Spark結(jié)合的交互式分析大數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)，講解Spark開發(fā)。
亮點(diǎn)四、采用真實的企業(yè)級大數(shù)據(jù)項目開發(fā)流程，包括近10個步驟。
亮點(diǎn)五、技術(shù)點(diǎn)覆蓋廣泛，一套課程覆蓋Spark Core、Spark SQL與Spark Streaming高達(dá)90以上的技術(shù)點(diǎn)。
亮點(diǎn)六、真實的企業(yè)級性能調(diào)優(yōu)方案、troubleshooting解決線上故障經(jīng)驗、高端的數(shù)據(jù)傾斜解決方案。
亮點(diǎn)七、業(yè)務(wù)功能極其復(fù)雜，全部采用真實的企業(yè)級業(yè)務(wù)需求。
亮點(diǎn)八、包含大量Spark技術(shù)點(diǎn)。
亮點(diǎn)九、貫穿了大量講師行業(yè)從業(yè)的經(jīng)驗與經(jīng)歷，以及感想。
亮點(diǎn)十、贈送全套完整商業(yè)級別的源代碼，稍加改造即可應(yīng)用，商業(yè)價值在百萬以上。
亮點(diǎn)十一、采用新的技術(shù)Spark 2.0進(jìn)行項目實戰(zhàn)開發(fā)