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大数据项目千面电商平台实战(用户画像)

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发表于 2022-6-12 18:39:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程简介/ ^& ^8 [4 R1 ~* ~
以某知名电商用户画像系统为基础二次开发,形成本项目。包含了几乎所有的常见标签类型的计算思路,也具有数个机器学习类型的标签,标签种类充足。采用 Spark 进行数据开发,使用 Spring 系统作为业务系统开发,包含了从部署到标签计算的全流程。
4 f+ B  D3 O/ U; e; V4 ]讲解方式. b" ^$ Y( ~. d4 ]( T8 f- y9 t
知识点介绍、代码演示、逻辑分析、灵活举例、使用图形的方式详细演示代码的流程和细节、整合企业级实战案例,全面讲解并突出重点,让学习也变成一种快乐。
. E) w5 \% O- j+ Q# b& F0 E
8 D+ B0 r5 e0 O$ q& C5 h3 U' V6 P课程亮点
8 |2 Y. h) i8 s) {# e1,知识体系完备,阶段学习者都能学有所获。
9 q- _* _0 ]' m5 A2,综合各种方式演示代码、分析逻辑,生动形象,化繁为简,讲解通俗易懂。1 n5 X) c% m5 u+ G9 W
3,结合工作实践及分析应用,培养解决实际问题的能力。6 Y+ Z) p& \& j, ]* ~, F; ^$ o
4,使用综合案例来加强重点知识,用切实的应用场景提升编程能力,充分巩固各个知识点的应用。0 F0 a+ y& ]4 X/ D& {
5,整个课程的讲解思路是先提出问题,然后分析问题,并编程解决解题。1 }: ~; @. Z, A3 K( p3 p6 K3 L: _

" J1 a8 C+ ?, V% P适用人群1 F1 t* a5 ~; S' S1 E8 l
1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。/ X. _# J- ?1 f3 `; L$ k
2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。
# E4 K3 p( w; z3、对大数据行业感兴趣的相关人员。
% R* H8 p8 r2 p5 S( e* [
& }- m. v) Y; y9 |' K0 P9 h& ~2 V课程内容
( n$ H2 C  X6 k  j& g+ ~. P$ D- R第一章:用户画像概念、项目概述及环境搭建
$ K5 r3 ]# J! w9 N, D! d% f1.用户画像产生背景与概念
" I7 ~& h9 y3 K2.用户画像应用场景   C$ Y- q0 \8 W4 r, N$ @. l. j9 Y
3.用户标识
( e4 y: \! V* t, Z# |+ O! N4.项目功能模块与技术架构 ) G, x2 d1 X) y
5.项目标签梳理 . M8 E) u" k! j  n* q6 Y; p9 Z
6.项目工程导入及演示 1 Q0 H. n6 U8 N
7.项目标签系统
! F7 a# ?; K6 n  {( b8.项目大数据环境搭建 % n$ j; D( Y: Q% y
9.项目工程搭建及Git使用
: U, T. [1 i! h" G1 |6 [( f第二章:数据ETL加载及Oozie 应用调度) l  H; X6 {& e$ v
1.业务数据调研
# ]+ R3 ?/ L2 ], h! w* j+ i2.数据导入几种方式
  ]- C5 `8 G7 @, {+ G4 m3 V# e3. SQOOP导入数据至HBase表
% M2 E! v3 i: ]6 u4. HBase ImportTsv工具导入数据
5 d+ u; |2 ~& q8 a9 V5. 批量数据加载BulkLoad ( ]5 b! \$ K; t+ w4 b
6. Oozie调度工作流组成及本质
5 f+ t$ E/ `- u3 n# i$ Y5 x7. 配置部署Oozie调度Spark2
" R/ i; |* {8 {, H/ M8. Oozie调度Spark2应用运行
9 F4 k& P2 J5 n: {: x9. Hue集成Oozie调度Spark2应用
1 ~' Q( {0 {# V# s10. Oozie Java Client API 使用! f: I; M* M  S) g
第三章:标签模型开发及自定义外部数据源
! N6 G+ ~) }( B6 w; c1. 用户画像实现方式:HiveQL和Spark 5 I5 @$ B7 _( D2 c6 K4 `
2. 用户画像功能模块:标签调度、标签管理及标签模型开发
( p' z1 z( ~6 H# f2 J. s3. 标签模型开发流程 4 b+ D% @6 F% S: \7 r# x) n
4. Spark与HBase数据库交互
9 F# O# N; c. b* E: L5. 用户性别标签模型开发流程:标签数据->业务数据->打标签->合并存储 + }8 a* T" _+ k1 {2 m7 y) Z& ?/ l
6. 模板设计模式TemplatePattern思想及重构标签模型基类AbstractModel
( X# W0 R% o% }/ k$ l7. SparkSession实例对象构建工具类及配置信息加载 8 a$ o1 v# v7 F7 B
8. 其他规则匹配类型标签模型开发 # o! a7 U3 H  y) t/ ]
9. SparkSQL提供外部数据源实现接口分析
+ O  q8 y! j% o/ h3 t- s- U10. 实现外部数据源接口从HBase加载爆粗数据
' h* f7 B* x1 M$ n' O4 R+ [11. 加载HBases数据实现字段过滤条件WhereCondition
5 _; `) u7 |" ~; {12. 统计类型标签模型开发:年龄段、消费周期及支付方式
4 i- V9 `# ?9 n8 i9 a13. 用户标签值存储方案:标签及标签权重;) b9 ~; f! j* j$ u" Q. ~! B
第四章:基于Solr构建画像标签索引
. J, F; `1 ^1 l' l) |0 X1. 用户标签功能【微观画像和标签查询】
2 b0 D' R7 G4 Q1 o" R( p$ F2. 构建标签索引思路 + q) |' a3 [  N" U- b, T
3. 全文检索Solr概述及索引机制 1 [/ S3 \& S. B/ R, A3 E+ n9 i1 O% O) ?  [
4. Solr核心组成及目录结构 7 g9 `; m9 ]5 J  t8 i' Q( k; A
5. Solr 安装部署及启动 0 ]* U% b. ^! d
6. Solr 核心配置文件schema.xml 2 @# M6 F, _! k( S2 @
7. Solr 客户端SolrJ API使用 ! h: s8 r" ]0 ~1 a. z
8. 构建Solr标签索引及配置分词器
0 \; U: l& m0 D8 M5 U( h9. HBase 协处理Coprocessor同步Solr索引数据 : u5 T. r- V3 s2 K  M4 Q! V9 y8 Z
10. 批量插入数据至Solr
# }3 i, [3 V: w4 z第五章:商品推荐及业务数据多数据源9 Q7 X( a$ W! w  ~
1. 业务数据多数据源概述及设计思想 " ?4 a- |) Y% m! R: M
2. 重构加载业务数据 6 r' m0 H# `) B. ]. h* b
3. 加载MySQL、Hive及HDFS等数据源数据 - v. }4 [2 i. x; s: p
4. 推荐系统核心及协同过滤算法推荐思想 , p6 Q$ T) B! n& X) S, w" j0 W" U
5. 依据行为数据获取用户对物品评分
7 R6 }' f# i: W9 C* F6 z6. 特征数据提取及构建ALS模型
; {+ y- r, w2 ?! k7. ALS模型推荐商品及保存 2 J' H8 c, _+ }' |! R* e7 q
8. 总述全方位用户画像功能、业务及实现3 n4 ~/ L# C& B' O

! |! m% c% O& m/ F; ]) g资源下载地址和密码(百度云盘):
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