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Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台高清视频教程代码讲义软件环境齐全 138课% w& }. w x1 R$ P/ A
. e' L! s1 g) i: i) R( k B
, y: }9 r5 O# [% q- i
课程介绍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。
1 h/ q% l" p; E2 |+ G1.课程研发环境
8 y" E6 n' Q/ q$ K4 e. h* u/ r开发工具: Eclipse. i2 C# l- b3 j9 \
Linux：CentOS 6.4
/ L# ^' w, C: x, b. l* WSpark: 1.5.14 c7 w% I# j& z& B) ^: @
Hadoop: hadoop-2.5.0-cdh5.3.6
+ K$ Z9 `3 y) XHive: hive-0.13.1-cdh5.3.6
3 o. i s3 P o, O! iZooKeeper: zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6
: c, }+ v4 W2 C5 WKafka: 2.9.2-0.8.1
' L. e+ n, R# m' g& q9 [* _' B. e6 d其他工具:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6、SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等( X% H$ A1 W2 f# g: Y' B6 a6 K) W
3 r) @+ H2 V4 b, i
5 E3 j' X* f' f# w: @, M" n2.内容简介
. O7 X0 e4 X1 \. F2 y4 D" Z, ?5 b项目主要采用目前大数据领域流行、热门的技术——Spark，具有普通项目无法比拟的技术前瞻性与尖端性。本项目使用了Spark技术生态栈中常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问session分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告点击流量实时统计4个业务模块。
4 S1 g9 E q6 N. x# m. ?项目中所有的业务功能模块都是直接从实际企业项目中抽取出来的，业务复杂度绝对没有任何缩水，只是为了更好的贴近大数据实战课程的需要，进行了一定程度上的技术整合和业务整合。该项目的真实性、业务复杂性以及实战型，绝对不是市面上现有的仅几个课时的Demo级的大数据项目可以比拟的。) b6 g2 W2 \1 r9 }% n) v$ ]1 O `- i
# A: ? J' }7 }$ T7 M
通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造，该项目完全涵盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架中几乎所有的功能点、知识点以及性能优化点。仅一个项目，即可全面掌握Spark技术在实际项目中如何实现各种类型的业务需求！在项目中，重点讲解了实际企业项目中积累下来的宝贵的性能调优、troubleshooting以及数据倾斜解决方案等知识和技术，是任何其他视频课程以及书本中都没有包含的珍贵经验积累！同时以企业级大数据项目开发流程贯穿每个业务模块的讲解，涵盖了项目开发全流程，包括需求分析、方案设计、数据设计、编码实现、测试以及性能调优等环节，全面还原真实大数据项目的开发流程。该项目的整体商业价值绝对在百万元以上！
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) U' @( _4 n5 ^, K' \, O课程目录$ n% Z" {1 J3 t+ J, ]
一、大数据集群搭建
9 ?; a( N9 u! l* Y0 J" q第1讲-课程介绍, C% w; N8 I0 ~3 ]1 W. f2 e! v
第2讲-课程环境搭建：CentOS 6.4集群搭建
2 P/ G7 i: @; C6 \1 D0 {3 z第3讲-课程环境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建7 N# J y7 _1 R9 `7 u9 ~$ f
第4讲-课程环境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
+ T- G+ P" t" E% V第5讲-课程环境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
" m6 I/ Q; c5 `' |. V+ _* f4 [! u; I( g第6讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
1 h3 L* ]; r- e第7讲-课程环境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装5 M! q( S! ^7 {1 k% g4 `- ~
第8讲-课程环境搭建：离线日志采集流程介绍0 D- o" H; \/ N! _
第9讲-课程环境搭建：实时数据采集流程介绍
% n* D' K. g, e第10讲-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
: R! ~9 W% x7 j, t6 E. R4 J
4 z/ n. t+ X6 j8 J( v二、用户访问session分析：
7 v! Y! @6 ~; s; i# {6 ^6 m第11讲-用户访问session分析：模块介绍
% L8 {9 \: E+ @第12讲-用户访问session分析：基础数据结构以及大数据平台架构介绍
) M$ g# a& [% N7 ~6 ]# Q3 `& w第13讲-用户访问session分析：需求分析
4 d# _9 A1 k( p: v% I& F; Z第14讲-用户访问session分析：技术方案设计
1 S y) m1 c1 L5 W( k4 E第15讲-用户访问session分析：数据表设计+ ~( A# ?% } V1 s
第16讲-用户访问session分析：Eclipse工程搭建以及工具类说明
* r! H* b8 L% W+ n; |第17讲-用户访问session分析：开发配置管理组件
, U$ I# T* _3 D8 w3 {( s第18讲-用户访问session分析：JDBC原理介绍以及增删改查示范
3 ]7 O# p4 r8 z0 B2 K# f4 u第19讲-用户访问session分析：数据库连接池原理( A* Y3 G4 o8 i' l; _# W
第20讲-用户访问session分析：单例设计模式
" d( d* g9 i1 A: m+ ?第21讲-用户访问session分析：内部类以及匿名内部类
$ _5 G2 ~. |& [; S8 U; @' n第22讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（上）) |- V5 L. l: r& l0 b3 a1 e" j" `
第23讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（下）
9 n! |8 f5 H3 r' ~& @( G第24讲-用户访问session分析：JavaBean概念讲解
( o, \! C4 S7 a: A. `: c第25讲-用户访问session分析：DAO模式讲解以及TaskDAO开发
$ L N( d, |3 X. ]! x" A$ j第26讲-用户访问session分析：工厂模式讲解以及DAOFactory开发
2 Z/ R* G: u6 D4 k/ b; y第27讲-用户访问session分析：JSON数据格式讲解以及fastjson介绍) m9 k; `- U! D
第28讲-用户访问session分析：Spark上下文构建以及模拟数据生成
3 j- `* v$ N) U! V1 V1 T第29讲-用户访问session分析：按session粒度进行数据聚合8 }2 ?! [4 `+ t8 ^; V8 z
第30讲-用户访问session分析：按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤$ }3 v" H; W* Y
第31讲-用户访问session分析：session聚合统计之自定义Accumulator
& p5 O' Z, F1 d7 P9 ?; o第32讲-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
: E& y$ q( t( X' \. E第33讲-用户访问session分析：session聚合统计之重构过滤进行统计
4 y- q) T( o/ i) O# b! u$ B第34讲-用户访问session分析：session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL
# g+ R. z7 `$ J6 ~5 p% _) A第35讲-用户访问session分析：session聚合统计之本地测试! h; Y+ q: k: t, y x- c
第36讲-用户访问session分析：session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator* @0 E; S; |! I7 w0 r! t
第37讲-用户访问session分析：session随机抽取之实现思路分析
/ U4 J% G( T. I9 x4 J; U' ]第38讲-用户访问session分析：session随机抽取之计算每天每小时session数量 f# a$ d9 ]* }2 C* H- L3 ~, Y
第39讲-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9 q) @" D& \- u' K& H, e
第40讲-用户访问session分析：session随机抽取之根据随机索引进行抽取5 k9 x8 {# Z! c+ R K0 w
第41讲-用户访问session分析：session随机抽取之获取抽取session的明细数据( Q1 h# ]$ R# f f
第42讲-用户访问session分析：session随机抽取之本地测试
% ?7 P3 d$ ^& B) i/ t" s第43讲-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
; W4 M' e& {& F/ J, I. ^$ O第44讲-用户访问session分析：top10热门品类之获取session访问过的所有品类
7 n: a% h; h3 q2 w第45讲-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
$ D& p/ I' g* s" m3 O第46讲-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
7 w% G. k, k( t* u第47讲-用户访问session分析：top10热门品类之自定义二次排序key
- V" B# F! F$ A$ D+ _) Q+ A( K第48讲-用户访问session分析：top10热门品类之进行二次排序! k$ V! r7 s! R
第49讲-用户访问session分析：top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL3 ?) m9 K2 O8 W) \
第50讲-用户访问session分析：top10热门品类之本地测试
5 j4 a( A# T5 {+ G+ p" u) o第51讲-用户访问session分析：top10热门品类之使用Scala实现二次排序! m3 b5 R" d* b" M7 p; U3 h
第52讲-用户访问session分析：top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成
8 T3 s, E( w# L8 l' Y1 d1 q第53讲-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
& e- ]) v, F/ ?3 Z5 i/ n第54讲-用户访问session分析：top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session$ Z7 y( r0 ?5 D) G5 g
第55讲-用户访问session分析：top10活跃session之本地测试以及阶段总结6 V+ x2 F0 L- J% ~5 |! \4 a
2 X6 B" [, {! |9 Z9 W- f1 R8 `! Z
三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案：4 v2 L: e! [6 P# K% ^
第56讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中分配更多资源
. {2 r4 _* M- S0 ]" D1 ?- t* A第57讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中调节并行度! u1 c, W2 a& [/ x0 S1 a
第58讲-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, v7 f0 T" {8 U2 L5 O3 {. V) L
第59讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中广播大变量
% ~2 U8 [5 {. N% o4 `$ j第60讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化0 g L7 F: V1 d& C) i* `
第61讲-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2 b ~6 x% C( p: Z4 V; B
第62讲-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9 Y# f" I0 ?7 [- t l& G
第63讲-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
- W" R3 i M/ F0 w# C S ]/ `第64讲-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" I, t- g* T& U+ A$ I! L5 l$ D0 T8 x
第65讲-用户访问session分析：Shuffle调优之原理概述
/ D1 ^1 C% c+ v a第66讲-用户访问session分析：Shuffle调优之合并map端输出文件
+ n4 ]1 X$ |. ~. Z; T8 G, K. B; q第67讲-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
3 J4 w. ^* V8 L# x4 l N8 Q8 l第68讲-用户访问session分析：Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager9 K" E# w4 y7 t S- J F n
第69讲-用户访问session分析：算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能
* Z& E% F( Q) R. A: f4 `第70讲-用户访问session分析：算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量6 g N5 X0 q- W R* j+ Y! d
第71讲-用户访问session分析：算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能1 G0 | n! ^6 K. }+ w8 X
第72讲-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
8 L, p. J8 }- G0 _6 O! j% A! [4 Y第73讲-用户访问session分析：算子调优之reduceByKey本地聚合介绍
# D% T/ D+ @' l; k6 p9 N第74讲-用户访问session分析：troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM
Q# B3 n) F g* T6 P+ _* [第75讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败2 A) N. c0 s" T6 O* w, M/ g
第76讲-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
4 T! p! J- s( ]; i第77讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决各种序列化导致的报错; P9 D" |# }) g1 j1 u) f
第78讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题
' ]4 O5 E5 v) C: n( g/ k5 w第79讲-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
+ I( D' l4 E: d' w" s, o* ?; l/ N& r9 ^第80讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题
0 b3 E6 }& ?1 ~4 R) S; k, o' [第81讲-用户访问session分析：troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用 o1 r# B9 ]6 s
第82讲-用户访问session分析：数据倾斜解决方案之原理以及现象分析$ T/ B" P' T6 Y% c+ m' E
第83讲-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
5 l6 |2 U1 N5 [3 S% K4 S* b第84讲-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( u9 q% G+ K/ m1 t" A7 ?8 q
第85讲-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
! Q: Y0 `9 R2 O第86讲-用户访问session分析：数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join6 |) x8 X& p3 H, C( b9 X
第87讲-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. I# M! L; [1 W0 E6 `1 Z
第88讲-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. A' i& H% B7 ?9 T% _, b! G
4 y! ^$ M- U( e$ v5 P四、页面单跳转化率统计：
" F' F1 h/ Q6 C( O' k+ N3 D第89讲-页面单跳转化率：模块介绍* [0 c; S2 g+ z! S
第90讲-页面单跳转化率：需求分析、技术方案设计、数据表设计# f8 w! {! |# S8 n, [: ^
第91讲-页面单跳转化率：编写基础代码
2 {4 ~/ [2 z4 U& L$ V/ y3 V; v第92讲-页面单跳转化率：页面切片生成以及页面流匹配算法实现: t' K1 r. O) J2 G
第93讲-页面单跳转化率：计算页面流起始页面的pv' y- J/ K( r" }( K6 e3 z
第94讲-页面单跳转化率：计算页面切片的转化率5 `+ D; `0 k8 _1 z' `
第95讲-页面单跳转化率：将页面切片转化率写入MySQL3 X; y& U- z9 H# i
第96讲-页面单跳转化率：本地测试
% y& E6 s! k6 H4 O/ _1 P8 \: l! p9 S第97讲-页面单跳转化率：生产环境测试
" I. ?) r$ M( V第98讲-用户访问session分析：生产环境测试& ?3 I3 `9 E1 n' p' K
3 `% N, F4 ^+ O ^五、各区域热门商品统计：
) f2 n+ `$ o: m0 [, z0 e$ F第99讲-各区域热门商品统计：模块介绍
- r3 I2 q" i K第100讲-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
' Y" v, `& r) A第101讲-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% A1 b7 l5 s" u, Y9 ?
第102讲-各区域热门商品统计：异构数据源之从MySQL中查询城市数据
% F8 U" ~+ d9 K' W# s第103讲-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
- ?5 s) Z5 c/ Q9 I: L8 d第104讲-各区域热门商品统计：开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct()
# H0 D+ a+ z. q' h1 v: i. H第105讲-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
2 P# X; p; D) U) z$ V5 y% t, z$ A第106讲-各区域热门商品统计：关联商品信息并使用自定义get_json_object函数和内置if函数标记经营类型; y& y H0 @& e7 n- X3 H
第106讲-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' q( L( _8 {! C6 S& x
第107讲-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5 W F/ V6 C9 m$ B
第108讲-各区域热门商品统计：将结果数据写入MySQL中1 u! c2 j7 n( i. m
第109讲-各区域热门商品统计：Spark SQL数据倾斜解决方案0 n; L/ n |& S1 m3 Y; ^
第110讲-各区域热门商品统计：生产环境测试2 r7 P, {/ a" ]0 h
8 C, C: b+ l5 a: M
六、广告点击流量实时统计：
! s/ z! P& q( j7 l# [第111讲-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
' X3 n% y7 \) k% H2 h第112讲-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
% E7 `% @- ?- J0 S* t; o' e* _第113讲-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( h& F! x$ ~4 L7 `9 N
第114讲-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
' Q4 u$ ^* H8 q* |& y第115讲-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2 C* ]7 r7 i. L) \
第116讲-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
0 _& F/ X4 e. \9 C" u+ V9 N- ?第117讲-广告点击流量实时统计：计算每天各省的top3热门广告
4 X0 T, q& U' j$ S% g5 d- ]' V6 |第118讲-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
* y9 c4 o; L4 F- E! d! I7 B | v- m第119讲-广告点击流量实时统计：实现实时计算程序的HA高可用性
. M2 {9 m. a/ {第120讲-广告点击流量实时统计：对实时计算程序进行性能调优0 M4 o! H' C! O# Z- ^+ w4 R
第121讲-广告点击流量实时统计：生产环境测试# k3 w3 [- A1 g! }& ]8 A
第122讲-课程总结：都学到了什么？
- B% K/ s( Z! n
2 K( s4 B1 I' {/ v" G o4 y. O新升级增加课程大纲：
1 T$ X/ | y; _$ k第123讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍9 G9 O6 h( v. Z, t* Z2 N9 D6 _
第124讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API4 Q* K. \, b" m# Q4 u! q# j
第125讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-高性能：让Spark作为编译器来运行
\, r1 [& c; q7 W' Q9 W- P+ X! y- H第126讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍9 M- S: ~! p* K! t* D1 U
第127讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析! w" w. I4 u% J, K- K8 Z; {" t% Z
第128讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
/ c7 |9 S$ V- K+ o第129讲-（赠送）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
' L% u7 y8 @! C第130讲-（赠送）Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
* X4 }, Q0 h6 [* p第131讲-（赠送）Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
" {2 @" u2 Y! u5 O5 f9 v第132讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析：模块介绍以及交互式用户行为分析系统的解释
) {0 U( R# z# }& j' f第133讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计指定时间内访问次数最多的10个用户
8 _3 f# d" p, k( q. a7 L第134讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计指定时间内购买金额最多的10个用户- W r% {& o. D" t
第135讲-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
! z) c) z2 }5 n第136讲-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$ j2 ]: k m: V3 V, y4 s
第137讲-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
4 i% v1 H" L& T6 w' W% q% I第138讲-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
6 z* s6 P6 _ Y/ O( A3 H* a# D6 V5 m( \# |6 |6 Z8 {; _
( g: G) C# s% b
; h0 a4 ^; T! o7 B( A; I) G# ~1 \8 @3 s" l8 d7 E
* D8 r8 T7 y6 `( g; c, o' S! x# D& N# f5 m8 X
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
# t* t. u3 i8 T0 ^' S" _+ D, _ x4 e, N
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发表于 2022-6-21 05:45:01
