[VIP视频]【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 百度云
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集数合计：138讲
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Java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。
Java视频教程目录：
001.课程介绍.flv002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(1).flv002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(2).flv003.课程环境搭建-hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建.flv004.课程环境搭建-hive-0.13.1-cdh5.3.6安装.flv005.课程环境搭建-zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建.flv006.课程环境搭建-kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建.flv007.课程环境搭建-flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装.flv008.课程环境搭建-离线日志采集流程介绍.flv009.课程环境搭建-实时数据采集流程介绍.flv010.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.flv011.用户访问session分析-模块介绍.flv012.用户访问session分析-基础数据结构以及大数据平台架构介绍.flv013.用户访问session分析-需求分析.flv014.用户访问session分析-技术方案设计.flv015.用户访问session分析-数据表设计.flv016.用户访问session分析-Eclipse工程搭建以及工具类说明.flv017.用户访问session分析-开发配置管理组件.flv018.用户访问session分析-JDBC原理介绍以及增删改查示范.flv019.用户访问session分析-数据库连接池原理.flv020.用户访问session分析-单例设计模式.flv021.用户访问session分析-内部类以及匿名内部类.flv022.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（上）.flv023.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（下）.flv024.用户访问session分析-JavaBean概念讲解.flv025.用户访问session分析-DAO模式讲解以及TaskDAO开发.flv026.用户访问session分析-工厂模式讲解以及DAOFactory开发.flv027.用户访问session分析-JSON数据格式讲解以及fastjson介绍.flv028.用户访问session分析-Spark上下文构建以及模拟数据生成.flv029.用户访问session分析-按session粒度进行数据聚合.flv030.用户访问session分析-按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤.flv031.用户访问session分析-session聚合统计之自定义Accumulator.flv032.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.flv033.用户访问session分析-session聚合统计之重构过滤进行统计.flv034.用户访问session分析-session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL.flv035.用户访问session分析-session聚合统计之本地测试.flv036.用户访问session分析-session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator.flv037.用户访问session分析-session随机抽取之实现思路分析.flv038.用户访问session分析-session随机抽取之计算每天每小时session数量.flv039.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.flv040.用户访问session分析-session随机抽取之根据随机索引进行抽取.flv041.用户访问session分析-session随机抽取之获取抽取session的明细数据.flv042.用户访问session分析-session随机抽取之本地测试.flv043.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.flv044.用户访问session分析-top10热门品类之获取session访问过的所有品类.flv045.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.flv046.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.flv047.用户访问session分析-top10热门品类之自定义二次排序key.flv048.用户访问session分析-top10热门品类之进行二次排序.flv049.用户访问session分析-top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL.flv050.用户访问session分析-top10热门品类之本地测试.flv051.用户访问session分析-top10热门品类之使用Scala实现二次排序.flv052.用户访问session分析-top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成.flv053.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.flv054.用户访问session分析-top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session.flv055.用户访问session分析-top10活跃session之本地测试以及阶段总结.flv056.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中分配更多资源.flv057.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中调节并行度.flv058.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.flv059.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中广播大变量.flv060.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化 .flv061.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.flv062.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.flv063.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.flv064.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.flv065.用户访问session分析-Shuffle调优之原理概述.flv066.用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件.flv067.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 .flv068.用户访问session分析-Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager.flv069.用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 .flv070.用户访问session分析-算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量 .flv071.用户访问session分析-算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能.flv072.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.flv073.用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍.flv074.用户访问session分析-troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM .flv075.用户访问session分析-troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败 .flv076.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 .flv077.用户访问session分析-troubleshooting之解决各种序列化导致的报错.flv078.用户访问session分析-troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题 .flv079.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.flv080.用户访问session分析-troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题 .flv081.用户访问session分析-troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用.flv082.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之原理以及现象分析.flv083.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.flv084.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.flv085.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.flv086.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join.flv087.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.flv088.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.flv089.页面单跳转化率-模块介绍.flv090.页面单跳转化率-需求分析、技术方案设计、数据表设计 .flv091.页面单跳转化率-编写基础代码.flv092.页面单跳转化率-页面切片生成以及页面流匹配算法实现.flv093.页面单跳转化率-计算页面流起始页面的pv.flv094.页面单跳转化率-计算页面切片的转化率 .flv095.页面单跳转化率-将页面切片转化率写入MySQL .flv096.页面单跳转化率-本地测试.flv097.页面单跳转化率-生产环境测试 .flv098.用户访问session分析-生产环境测试.flv099.各区域热门商品统计-模块介绍.flv100.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.flv101.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.flv102.各区域热门商品统计-异构数据源之从MySQL中查询城市数据.flv103.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.flv104.各区域热门商品统计-开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct().flv105.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 .flv106.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.flv107.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.flv108.各区域热门商品统计-将结果数据写入MySQL中.flv109.各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案.flv110.各区域热门商品统计-生产环境测试.flv111.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.flv112.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.flv113.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.flv114.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.flv115.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.flv116.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 .flv117.广告点击流量实时统计-计算每天各省的top3热门广告.flv118.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.flv119.广告点击流量实时统计-实现实时计算程序的HA高可用性.flv120.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）.flv121.广告点击流量实时统计-生产环境测试 .flv122.课程总结-都学到了什么？.flv123.Spark 2.0-新特性介绍 .flv124.Spark 2.0-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API.flv125.Spark 2.0-高性能：让Spark作为编译器来运行.flv126.Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍.flv127.Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model深度剖析.flv128.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术.flv129.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.flv130.Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等.flv131.Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark.flv132.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 .flv133.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.flv134.统计指定时间内购买金额最多的10个用户.flv135.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.flv136.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 .flv137.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 .flv138.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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