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[优课急送] Spark大型项目实战电商用户行为分析大数据平台视频教程 ...

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Spark大型项目实战:电商用户行为分析大数据平台视频教程 百度云
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密码:  ehb6
集数合计:138讲
视频教程详情描述:
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。
视频教程目录:
001.课程介绍.flv
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
089.页面单跳转化率-模块介绍.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
091.页面单跳转化率-编写基础代码.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
096.页面单跳转化率-本地测试.flv
097.页面单跳转化率-生产环境测试 .flv
098.用户访问session分析-生产环境测试.flv
099.各区域热门商品统计-模块介绍.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
110.各区域热门商品统计-生产环境测试.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
122.课程总结-都学到了什么?.flv
123.Spark 2.0-新特性介绍 .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



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