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勇士再起旋风

课程目录
第一章 大数据集群搭建
1.1、课程介绍.mp4
1.2、CentOS 6.4集群搭建-1.mp4
1.3、CentOS 6.4集群搭建-2.mp4
1.4、hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建.mp4
) d3 `- k; p. {) f- ]. O8 [1.5、hive-0.13.1-cdh5.3.6安装.mp4
1.6、zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建.exe
1.7、kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建.mp4
1.8、flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装.mp4
- F5 Y# J& ~+ s  H7 s9 N1.9、离线日志采集流程介绍.mp4
1.10、实时数据采集流程介绍.exe
1.11、Spark 1.5.1客户端安装以及基于YARN的提交模式.mp4
8 T' P5 \1 {' p2 _$ [: v" z. N  Z
* c6 x) i. G9 h5 b8 ~# ^第二章 用户访问session分析
1 G: h; k9 g  t3 X1 A% j, H6 r3 [2.1、模块介绍.mp4
% Y& |8 u& M: i/ X: I4 f  J* F5 w2.2、基础数据结构以及大数据平台架构介绍.mp4
2.3、需求分析.exe
4 [4 d% O# A% D& c+ F2.4、技术方案设计.exe
2.5、数据表设计.mp4
4 o) V: ?# m1 t- ?. }# _2.6、Eclipse工程搭建以及工具类说明.mp4
2.7、开发配置管理组件.mp4
2.8、JDBC原理介绍以及增删改查示范.mp4
* ~* j1 @; l! m3 e, M2 w2.9、数据库连接池原理.mp4
2.10、单例设计模式.mp4
) M4 N5 m/ Z9 x+ A  `  E2.11、内部类以及匿名内部类.exe
' h! M) E* W  ]; L+ V3 @2.12、开发JDBC辅助组件（上）.mp4
+ h8 m3 @5 J4 G4 u, ~2.13、开发JDBC辅助组件（下）.mp4
* {: z) G# C0 Q3 ]4 Z. ^2.14、JavaBean概念讲解.mp4
5 ^# E% ~* g  m3 K2 g2.15、DAO模式讲解以及TaskDAO开发.mp4
2.16、工厂模式讲解以及DAOFactory开发.mp4
2.17、JSON数据格式讲解以及fastjson介绍.mp4
2.18、Spark上下文构建以及模拟数据生成.exe
4 z) F: d- C& D* N# t2.19、按session粒度进行数据聚合.mp4
: C; e: a2 q* S" |9 Y$ n2.20、按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤.mp4
/ D5 D- @: ]* R2 a2.21、session聚合统计之自定义Accumulator.exe
% _5 ], g' |3 a( O2.22、session聚合统计之重构实现思路与重构session聚合.mp4
2.23、session聚合统计之重构过滤进行统计.mp4
2.24、session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL.mp4
. ^5 G; v! v6 X9 J5 t( ]2.25、session聚合统计之本地测试.mp4
2.26、session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator.exe
7 @7 E) U2 c' ]2.27、session随机抽取之实现思路分析.mp4
2.28、session随机抽取之计算每天每小时session数量.mp4
2.29、session随机抽取之按时间比例随机抽取算法实现.mp4
2.30、session随机抽取之根据随机索引进行抽取.mp4
2.31、session随机抽取之获取抽取session的明细数据.mp4
2.32、session随机抽取之本地测试.mp4
2.33、top10热门品类之需求回顾以及实现思路分析.exe
& k$ H1 t: S4 z% F1 l2.34、top10热门品类之获取session访问过的所有品类.mp4
2.35、top10热门品类之计算各品类点击、下单和支付的次数.mp4
2.36、top10热门品类之join品类与点击下单支付次数.mp4
2.37、top10热门品类之自定义二次排序key.mp4
2.38、top10热门品类之进行二次排序.mp4
2.39、top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL.mp4
2.40、top10热门品类之本地测试.mp4
2.41、top10热门品类之使用Scala实现二次排序.mp4
2.42、top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成.mp4
% R2 `- S. w# s( C$ I# g2.43、top10活跃session之计算top10品类被各sessoin点击的次数.mp4
5 m! l  p  P  K' b2.44、top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session.mp4
# i0 o: T/ A: m2 v' e) ]2.45、top10活跃session之本地测试以及阶段总结.mp4

7 B. ?- R# U0 H" Z1 Z% d/ B( `第三章 企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案
9 S, W7 P( V  P2 p" F$ |3.1、性能调优之在实际项目中分配更多资源.exe
3.2、性能调优之在实际项目中调节并行度.mp4
; G" T! Z9 h2 F' n* I4 l3.3、性能调优之在实际项目中重构RDD架构以及RDD持久化.exe
3.4、性能调优之在实际项目中广播大变量.mp4
% f2 J4 Q# j" ?( x3 H7 l$ a3.5、性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化.mp4
3.6、性能调优之在实际项目中使用fastutil优化数据格式.mp4
3.7、性能调优之在实际项目中调节数据本地化等待时长.mp4
- W* n' W' d8 D0 Y0 b8 G3.8、JVM调优之原理概述以及降低cache操作的内存占比.exe
3.9、JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长.mp4
3.10、Shuffle调优之原理概述.exe
3 N; B3 h# J5 V3 E3.11、Shuffle调优之合并map端输出文件.mp4
! j" Y) r$ n. l! `1 v3.12、Shuffle调优之调节map端内存缓冲与reduce端内存占比.mp4
6 j  h! t; }$ W; O% _7 f3.13、Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager.mp4
3.14、算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能.exe
+ M& L, Y1 t4 T0 m- i9 p3.15、算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量.mp4
/ l2 ?, v% h" s  N+ U! T$ u3.16、算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能.mp4
3.17、算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问.mp4
3.18、算子调优之reduceByKey本地聚合介绍.mp4
3.19、troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM.mp4
) r! c0 T+ B+ [) n3.20、troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败.mp4
3.21、troubleshooting之解决YARN队列资源不足导致的application直接失败.mp4
3.22、troubleshooting之解决各种序列化导致的报错.mp4
$ m$ s$ e1 }  ?# h- n; K6 S3.23、troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题.mp4
3.24、troubleshooting之解决yarn-client模式导致的网卡流量激增问题.mp4
3.25、troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题.mp4
3.26、troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用.exe
3.27、数据倾斜解决方案之原理以及现象分析.mp4
( g# g7 N3 F9 b0 {3.27、数据倾斜解决方案之原理以及现象分析.mp4.283743921
1 Z, F0 a( F$ l3.28、数据倾斜解决方案之聚合源数据以及过滤导致倾斜的key.mp4
4 g5 l) ?1 \8 Q: J2 Q' s, z3.29、数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度.exe
  M  p# R5 G1 C: o& k) \3 \3.30、数据倾斜解决方案之使用随机key实现双重聚合.mp4
& ^& V+ z+ O' R! g4 b5 h3.31、数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join.mp4
3.32、数据倾斜解决方案之sample采样倾斜key单独进行join.mp4
3.33、数据倾斜解决方案之使用随机数以及扩容表进行join.mp4
/ P3 ?1 ~8 r7 g: Y1 N9 e
第四章 页面单跳转化率统计
4.1、模块介绍.mp4
5 a1 L3 h6 K# X/ I4.2、需求分析、技术方案设计、数据表设计.mp4
) e! W: `! u* {2 R4.3、编写基础代码.mp4
& ~5 N# l* U$ g1 _' f) p4.4、面切片生成以及页面流匹配算法实现.exe
5 B' ^6 F* o) a. e# z4.5、计算页面流起始页面的pv.mp4
$ Q3 b; [# K! X4.6、计算页面切片的转化率.mp4
$ D2 P9 @) n+ R) L% p4.7、将页面切片转化率写入MySQL.exe
/ H  x; r) Z) G4.8、本地测试.mp4
4.9、生产环境测试.mp4

第五章 各区域热门商品统计
1 t' _1 f+ y9 C" @# J# H5.1、模块介绍.mp4
5.2、需求分析、技术方案设计以及数据设计.exe
5.3、查询用户指定日期范围内的点击行为数据.mp4
5.4、异构数据源之从MySQL中查询城市数据.mp4
5.5、关联城市信息以及RDD转换为DataFrame后注册临时表.mp4
5.6、开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct().exe
5.7、查询各区域各商品的点击次数并拼接城市列表.mp4
5.8、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.mp4
5.9、使用开窗函数统计各区域的top3热门商品.exe
/ ]# }1 k$ ^) x- p) h, S5.10、将结果数据写入MySQL中.mp4
5.11、Spark SQL数据倾斜解决方案.mp4
/ a4 Q% N! u# ?% e9 u5 b5.12、生产环境测试.mp4

第六章 广告点击流量实时统计
6 \" n; ^4 v9 {, e" [5 b7 s. D# t" h; ?6.1、需求分析、技术方案设计以及数据设计.mp4
- h# j& s7 A4 v% t6.2、为动态黑名单实时计算每天各用户对各广告的点击次数.mp4
5 Q* i$ m( w, }+ g& |2 n3 j: u  Z6.3、使用高性能方式将实时计算结果写入MySQL中.exe
; f1 y: M0 G% V0 ?) m6 y" m" e9 b3 E6.3、使用高性能方式将实时计算结果写入MySQL中.mp4
( E8 F& M2 a1 y) T4 X' |$ J# C6.4、过滤出每个batch中的黑名单用户以生成动态黑名单.mp4
0 ^3 v/ i9 J! c: \; t6.5、基于动态黑名单进行点击行为过滤.mp4
6.6、计算每天各省各城市各广告的点击量.mp4
6.7、计算每天各省的top3热门广告.mp4
% C& t* a8 F( E$ a( {6.8、计算每天各广告最近1小时滑动窗口内的点击趋势.mp4
6.9、实现实时计算程序的HA高可用性.mp4
" i' o# A: y) E/ W- s' b* |. D6.10、对实时计算程序进行性能调优.mp4
6.11、生产环境测试.mp4
6.12、都学到了什么？.mp4

第七章、spark新特性
" G, k; T/ ~- C) r1.Spark 2.0-新特性介绍 _rec_recv.mkv
4 ~; x4 l6 ]& X& N0 ]& g5 o2.Spark 2.0-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API_rec_recv.mkv
# s5 B% U. I8 I, X2 e( s! U3.Spark 2.0-高性能：让Spark作为编译器来运行_rec_recv.mkv
$ H; `2 A* \; T, Y5 k) q/ F. }4.Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍_rec_recv.mkv
( P. l( a! u4 k& W& ^' T2 Z5.Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model深度剖析_rec_recv.mkv
% n* R3 j" B4 I6.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术_rec_recv.mkv
: f1 t2 t; z  \8 P: e0 Y! k7.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_rec_recv.mkv
8.Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等_rec_recv.mkv
( L$ G3 i: S# N2 l. h; e) ^9.Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark_rec_recv.mkv
, C( L  A, x! `4 M! l8 B  ^10.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 _rec_recv.mkv
" U# q1 T8 h5 e  K" X" j11.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_rec_recv.mkv
12.统计指定时间内购买金额最多的10个用户_rec_recv.mkv
7 i( a' F) j/ l1 Y) s% @1 L% R3 ?13.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_rec_recv.mkv
14.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 _rec_recv.mkv
15.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 _rec_recv.mkv
16.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_rec_recv.mkv

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