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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
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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。
7 v- d: j$ o8 k4 J+ d) M5 S1.课程研发环境, r+ f: z% o9 A( t
开发工具: Eclipse; U5 T* U& [4 s& V6 j' B
Linux：CentOS 6.4' L$ v% H% z+ }
Spark: 1.5.1. R5 L0 H" C$ J2 a
Hadoop: hadoop-2.5.0-cdh5.3.6
. _+ |. ?: ]! H3 o' t6 AHive: hive-0.13.1-cdh5.3.6
5 W3 U. z+ {% n9 F5 jZooKeeper: zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6( @+ x, a2 n3 c# P
Kafka: 2.9.2-0.8.1 $ u, g" |) T0 q W, S, n
其他工具:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6、SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等
8 Z9 z! {. E/ }+ v3 V
. F R' x" o9 c1 v6 t# E6 l( y H! [
2.内容简介
" T M2 C4 R- Y- @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。' `6 f% j0 m" m/ b
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。
) R. o9 v! S& {) H
0 ? o: v' ], X0 f J7 x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！3 R. o' f( A0 [7 q- l/ {
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课程目录6 O8 j- b: i) D1 D* z% [
一、大数据集群搭建1 z6 F+ b- q1 \$ c5 t0 W# [
第1讲-课程介绍; O i3 X* A, K q
第2讲-课程环境搭建：CentOS 6.4集群搭建
; N5 V! P0 X9 {7 y- I第3讲-课程环境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建
# z6 c& h# }% B: e3 U7 O) o" J第4讲-课程环境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
! ^+ y E( N% M- a第5讲-课程环境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建! `, p, L# i, \9 f; l
第6讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
8 b) T& a& j' \( k& F+ x0 F/ @! c第7讲-课程环境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装
R6 S5 G% i, ]" ~/ [第8讲-课程环境搭建：离线日志采集流程介绍
0 a9 ^" P- A1 ~5 M第9讲-课程环境搭建：实时数据采集流程介绍7 g7 P0 K/ m8 |! I" D/ H
第10讲-课程环境搭建：Spark 1.5.1客户端安装以及基于YARN的提交模式$ R7 K" C; F, J" y; o( r; z' C! b/ Z
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二、用户访问session分析：
* I3 p# S$ U( ~ V [% x: R2 o第11讲-用户访问session分析：模块介绍
; @+ M! h u! G7 _第12讲-用户访问session分析：基础数据结构以及大数据平台架构介绍9 h! T: U3 b% t+ e
第13讲-用户访问session分析：需求分析
, }$ u9 \) U Q& M2 w第14讲-用户访问session分析：技术方案设计
2 ^ S; P- _$ \9 [6 ^$ @第15讲-用户访问session分析：数据表设计
# b- m" | @; i第16讲-用户访问session分析：Eclipse工程搭建以及工具类说明
9 ~+ O( H7 Y( w& N5 Z3 n+ k第17讲-用户访问session分析：开发配置管理组件% s+ o2 m8 m1 o% l8 D; [
第18讲-用户访问session分析：JDBC原理介绍以及增删改查示范
- E$ {+ |* n# Z, B# l第19讲-用户访问session分析：数据库连接池原理5 Z. e" l) Z! M- k6 M- q& O
第20讲-用户访问session分析：单例设计模式0 E* R0 {: a0 F5 e5 u; o& v
第21讲-用户访问session分析：内部类以及匿名内部类
4 I2 c5 f. I7 V5 W: [$ s/ Q y, X+ N. z第22讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（上）3 l6 P2 b- E8 G4 r; o+ z
第23讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（下）- j% `4 ]1 F4 U5 @. _
第24讲-用户访问session分析：JavaBean概念讲解- C4 ~" `: `3 ~( ^
第25讲-用户访问session分析：DAO模式讲解以及TaskDAO开发$ e" q2 R* W7 Q. @' r- t; C! g
第26讲-用户访问session分析：工厂模式讲解以及DAOFactory开发
+ Q, |# y8 @* c* @9 @- F, `: t第27讲-用户访问session分析：JSON数据格式讲解以及fastjson介绍
1 h! @/ h3 m8 I( H. o; p& T7 ^第28讲-用户访问session分析：Spark上下文构建以及模拟数据生成
6 l5 I. }/ {7 y1 ^% {第29讲-用户访问session分析：按session粒度进行数据聚合
) r5 s9 Z/ @" R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% _5 \8 {1 e# I* J6 ]% g7 w% G
第31讲-用户访问session分析：session聚合统计之自定义Accumulator5 Y2 {3 K) x B% R8 v! w9 d+ Q
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
5 v% F! g. x, {4 l第33讲-用户访问session分析：session聚合统计之重构过滤进行统计* `' _1 [6 c k
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
, S7 [" J5 y! d2 [& ~1 b+ T第35讲-用户访问session分析：session聚合统计之本地测试% A2 i6 l- f6 s3 C/ @$ f8 s
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
6 C3 K; L6 U( Z9 w) }第37讲-用户访问session分析：session随机抽取之实现思路分析* v% a# ?4 |$ i0 b/ V
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4 T; D. b8 o1 W4 V/ ]
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$ F" E1 B0 q- Q3 y& H _$ G3 p
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
H+ M$ W- j, ~! q0 C& U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
( e+ A# y, U' z0 {4 N/ D第42讲-用户访问session分析：session随机抽取之本地测试7 h% \+ E8 K, L
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
- G1 T6 p8 q: G3 O2 m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
8 F( Q7 n) W# u. i0 j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% Z7 ]" R @4 O! s s$ w
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
. Z" ], A, `6 f: |第47讲-用户访问session分析：top10热门品类之自定义二次排序key9 Q3 R! v5 r% |6 a+ W& V
第48讲-用户访问session分析：top10热门品类之进行二次排序
* O _+ A. g9 i" I |第49讲-用户访问session分析：top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL
. W: B) \( I) P. J第50讲-用户访问session分析：top10热门品类之本地测试9 L% } A: n' m B4 I/ @8 f
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! j- t3 F( {# c7 q
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
+ }" @0 \3 S7 O" r2 t4 f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" x/ L" w5 _5 T4 o8 \1 @
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
7 q' K! N5 X# T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
; o+ o4 \: o r' C8 s3 q( {
7 n5 U: e/ T3 W5 k' w7 P6 m: U三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案：- d% {7 x, b: x$ l) `) W
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
. S* |) H, Z8 j) a6 S7 S, N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: q X1 }1 D; ?+ j
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+ t3 q7 e$ i4 t6 o9 j# s4 A
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
) h9 @+ L! [" B: d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
h' z+ P( c) y; S/ a( c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 A; s2 R5 M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2 z3 y1 ~2 ]. q* h& W
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3 l3 a! g' l" e% g! b5 F d" \; n$ Y
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+ O; M7 h+ s y: ~. K2 c
第65讲-用户访问session分析：Shuffle调优之原理概述
3 J! y+ }: B! U4 s第66讲-用户访问session分析：Shuffle调优之合并map端输出文件
& B6 C3 C; }, s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2 Q- R* U# `, Y8 L# Q! n
第68讲-用户访问session分析：Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager
( b+ v$ I8 X) a0 W+ d! f第69讲-用户访问session分析：算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能
/ o. V! J3 j% J1 V2 e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# { v6 t: `+ O: a- b
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
7 z6 a4 e* e, _1 i9 N& [+ o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
* t: c6 [! D6 W+ i# s l1 Z第73讲-用户访问session分析：算子调优之reduceByKey本地聚合介绍
4 L7 H0 J2 \ C- M$ {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# S, U5 C: b! [% |
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
z, T6 R" H2 v& R5 H( j! Q9 l( I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
& j. Z# p: Y6 q& s# o7 r第77讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决各种序列化导致的报错
6 `5 r q% A- v+ x4 R' C/ s" {7 N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- L g0 A5 w- G& \( i
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: k. T z! M7 l4 q
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% K' L1 L1 f( o$ ~ b
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( j' \; a/ T' Z9 v+ w' m" s2 P5 `2 h
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
# ]5 y* ]& w7 k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key0 I& B, L) \- _# y& M* x
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# P% }; G1 I* A8 \' U$ C
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
/ j7 v' ^ ^( O* j, G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 join
3 A9 u) f$ F: H" o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/ T: \/ M: Y; y, U% S8 D1 E( u. w; E
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join4 {6 `6 i9 h, G
8 Q" y+ S7 R# f& u4 {7 C3 [: I四、页面单跳转化率统计：
v4 G$ D$ w b0 U$ Q第89讲-页面单跳转化率：模块介绍6 `) Z w& }! D- y. [4 j+ v# _
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) ?) y4 t; c* |" o. T
第91讲-页面单跳转化率：编写基础代码4 D6 a/ x( t% C+ ], H9 i( f
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
5 L6 x0 ]7 b( E第93讲-页面单跳转化率：计算页面流起始页面的pv4 ?( P+ m4 e e( s3 u0 V
第94讲-页面单跳转化率：计算页面切片的转化率0 X" O& v' w7 }7 |1 C
第95讲-页面单跳转化率：将页面切片转化率写入MySQL
) q$ g2 O% T; E5 R' n. ?. k% X第96讲-页面单跳转化率：本地测试
7 c8 |! L2 |# P第97讲-页面单跳转化率：生产环境测试# g6 v1 z" [$ f, p* r
第98讲-用户访问session分析：生产环境测试
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; G @' B2 E. q% n) N9 A: N q8 _五、各区域热门商品统计：
! d! F1 ]" g! T, g; i- j4 H第99讲-各区域热门商品统计：模块介绍* k1 k; g" X2 ]1 |2 V8 Y& a( i
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6 _9 z8 z/ M+ o4 R
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' e) g& D: M. _ F* [
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; r& g$ ~6 [$ M6 Q+ G+ `: q
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
+ i3 e/ y: p3 C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()
2 h2 Z! S& ]/ I- n. c P7 P' j, i, j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9 `2 U4 E1 B" C% W
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
/ J5 r% c" y" [$ b+ ~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
6 z/ X6 v9 U( d2 x! I9 S. ^3 s0 d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 a' _; E+ \+ M3 c4 Y" P; e) O$ ^. ?
第108讲-各区域热门商品统计：将结果数据写入MySQL中
! f: d% s* m/ D' e) p第109讲-各区域热门商品统计：Spark SQL数据倾斜解决方案
* r% K N# `1 a. t: U+ x! H, l6 i第110讲-各区域热门商品统计：生产环境测试
1 [% ~( a+ e0 \0 q1 e% F* F% P( k; Y; l8 B `4 F6 O
六、广告点击流量实时统计：: O5 H- R/ Z; k/ B
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
; n- }* X7 C- F+ p6 R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
( y @: x8 k$ ^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4 H3 R* K7 h9 Z$ \, c& G
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
: b; C' ?# f# s5 z- F' }5 N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
% u g& A" n7 S7 L j) r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
9 Y; o, v n$ R" q& [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/ H: Q3 w* m' q/ l* b* S
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# r& t. j& X0 m/ Y5 R7 o5 i. W
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
, N# ~% O; n, O* `+ L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 y0 l0 d3 t. K5 W$ W0 J第121讲-广告点击流量实时统计：生产环境测试$ b! L2 {2 z$ n: B+ D% J5 Z8 a" k! q4 I
第122讲-课程总结：都学到了什么？4 i/ f9 Z. r6 j) ]
6 X# ~4 r+ T) D1 N新升级增加课程大纲：; k5 R* y L6 S$ B# @! Y) V7 ^
第123讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍
& p$ e1 {& U- }# E- J/ e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API
+ [" N' d# i' V) _! I/ p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
1 @1 ?( }' f" d" a第126讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍
" [3 g5 t* {4 e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" I: Y! T& W8 @' h2 A ?
第128讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术7 e: c3 K$ _7 {% a' @1 u0 n' H) 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
; F7 d \/ X/ o+ l8 M% |第130讲-（赠送）Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等, y" B2 k0 ]. F6 {) x
第131讲-（赠送）Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
% V8 @* A; R5 ~& F" o) U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
- T$ ~* V7 E2 F! O, S- a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/ S7 ]: D" Y6 b$ }. |/ j) m
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
- Q! |! a- U3 i7 P h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& X% g, [4 g/ l2 |9 j# q
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
5 S8 Q9 F6 W$ l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7 w2 [% @, o- b! ~
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8 a2 _2 b& k! b, |0 V: Q
1 e3 z3 Z& x% D( M
" Z- n! n6 I4 b
D+ B2 s K1 B' x$ N4 d2 G0 E" Q- f3 j
6 F1 T7 v* w1 B6 M# ]4 F7 x- _
* W% F4 o7 f1 @9 o3 ^. g资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见6 }1 l! f5 |9 K6 r/ W& {
% I0 x& C! u$ l. k' r# |% ?2 [0 t
1 x6 x! n7 P0 N; ^3 @! T2 G/ f* V/ a1 C) G
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发表于 2022-6-21 05:45:01
