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课程目录; Y9 ?5 P& c0 H, u9 W" r8 e
课件文档代码% o1 J( N" `' V" U8 u
001.课程介绍.flv
. `6 ^, i+ n! f4 }! O002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(1).flv
! h0 W8 _' V n' E4 Q+ I B002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(2).flv2 E, D; q( c! z1 ~4 P# ^
003.课程环境搭建-hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建.flv
0 Y8 ]2 e& l: Q) X004.课程环境搭建-hive-0.13.1-cdh5.3.6安装.flv
, K G7 @7 v5 ] F7 x: b. @005.课程环境搭建-zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建.flv/ p/ J3 Z* |* U# D/ k3 h
006.课程环境搭建-kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建_rec.flv
8 @/ H; G K) ^2 \/ r/ ~007.课程环境搭建-flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装_rec.flv" I5 e* d5 d5 V3 s8 d& H* o
008.课程环境搭建-离线日志采集流程介绍_rec.flv
" O9 m5 b* N4 l6 w N" E009.课程环境搭建-实时数据采集流程介绍_rec.flv
+ c9 w" z* G& ]8 E5 m! g010.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_rec.flv; J# Z6 }( f: u2 k
011.用户访问session分析-模块介绍_rec.flv" |# T/ Q }+ C# e8 R# d( O
012.用户访问session分析-基础数据结构以及大数据平台架构介绍_rec.flv
' d8 t; S5 \: R" ?013.用户访问session分析-需求分析_rec.flv
- ]3 {% Q, A6 o" {1 j7 J014.用户访问session分析-技术方案设计_rec.flv; J7 b1 L) A; A5 ~9 R
015.用户访问session分析-数据表设计_rec.flv
% l4 D8 O& m' F3 S! n* l2 U6 [016.用户访问session分析-Eclipse工程搭建以及工具类说明_rec.flv8 F" m9 H3 a2 [# y: a% a6 E
017.用户访问session分析-开发配置管理组件_rec.flv$ C" e4 n3 M2 |% `7 }9 G" y5 ^; o
018.用户访问session分析-JDBC原理介绍以及增删改查示范_rec.flv4 F, G; l! M1 S* e
019.用户访问session分析-数据库连接池原理_rec.flv
" Z' _( L- I9 B1 u4 O4 G) n020.用户访问session分析-单例设计模式_rec.flv
( j2 p- x& g, F: _021.用户访问session分析-内部类以及匿名内部类_rec.flv- }: o0 P5 w* x2 n1 V* Z$ r
022.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（上）_rec.flv4 M; z" a" E, [
023.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（下）_rec.flv
( v' K( D! R9 y/ S# w024.用户访问session分析-JavaBean概念讲解_rec.flv
* T8 N' G8 M! K2 P: \, \025.用户访问session分析-DAO模式讲解以及TaskDAO开发_rec.flv
/ z) {3 S/ D$ e* v2 E9 F026.用户访问session分析-工厂模式讲解以及DAOFactory开发_rec.flv2 N& d$ R9 ~; x5 M1 @" F% o+ U
027.用户访问session分析-JSON数据格式讲解以及fastjson介绍_rec.flv
9 ~4 D8 _8 u0 F, [3 |( B" Z028.用户访问session分析-Spark上下文构建以及模拟数据生成_rec.flv4 o2 v: ]8 }2 S6 v" Y( q, b
099.各区域热门商品统计-模块介绍_rec.flv% d3 I) u/ c9 _. n+ C6 A; G" q
100.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_rec.flv) c$ N6 ^2 L) e! K
101.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_rec.flv
, S) T9 Y8 H+ @; _" P7 B4 K( K; E103.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_rec.flv
) b$ D, H9 O8 Z& B7 a Y104.各区域热门商品统计-开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct()_rec.flv/ B& Y6 G' S! J2 f1 ~
105.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 _rec.flv7 v6 q7 s( q6 D+ u- L) x1 y
106.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_rec.flv
4 e; P) Z& P8 F$ l% Z107.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_rec.flv" y* y" _( l) `; X S6 l
108.各区域热门商品统计-将结果数据写入MySQL中_rec.flv7 k, V* \* ]( u/ i
109.各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案_rec.flv
- X% c( ~5 F2 T& v( s- U0 v111.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_rec.flv
- ]$ S" p+ S: i, f112.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_rec.flv
1 i F& p, u0 M5 G a9 n, _( v113.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_rec.flv" [8 B& o/ l+ b3 Z y" y
114.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_rec.flv
, Z/ @7 U, F& y; c, d7 {115.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_rec.flv
. f5 j2 p% u) c4 @+ p0 E116.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 _rec.flv! j3 E' k+ K; m6 g1 `4 {/ h
117.广告点击流量实时统计-计算每天各省的top3热门广告_rec.flv
1 V3 g; N) z* m' }; t118.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_rec.flv- i- H; [, E# W7 w _
119.广告点击流量实时统计-实现实时计算程序的HA高可用性_rec.flv
& ?2 [& C" n+ f; e% ~& d- n/ y120.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）_rec.flv
, Y( L+ F6 D4 t* h121.广告点击流量实时统计-生产环境测试 _rec.flv
3 Q0 L( U( `# h' X122.课程总结-都学到了什么？_rec.flv
6 G+ o# w( z7 F1 T: M4 Z u; g123.Spark 2.0-新特性介绍 _rec.flv
3 F' W4 x6 k e' u3 I9 [124.Spark+2.0-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API_rec.flv
" t _3 g Z9 i! ?6 f125.Spark 2.0-高性能：让Spark作为编译器来运行_rec.flv) [8 ^7 A+ N2 x- |1 U* C
# L* u5 L5 @6 L. w0 D/ w126.Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍_rec.flv# M9 p8 u+ h3 X/ A
$ T3 ~: F4 x1 d- s$ H1 U! c" U. d128.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术_rec.flv
/ ]- ]# ^9 M3 Q1 b1 x129.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.flv
7 y9 z! P& e" X5 n" O2 v" M( e1 {0 ^
131.Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark_rec.flv
. O- @( c# S- Y! w$ \9 t1 |132.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.flv
" f! h w! ]6 U0 T! m: ~' T133.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.flv
9 y& S3 A: P) d. ^134.统计指定时间内购买金额最多的10个用户_rec.flv! S( h0 j" j3 i" s9 y9 U
135.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.flv
+ Q( ~+ Y, m4 @7 O136.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.flv
. O# w/ a f! \137.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.flv
+ E; K/ k n* Q- `2 t8 `. U: b我的梦网4 w2 {, W4 r/ [8 v( S5 m
我的梦网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.flv! S# |) t- V/ R7 v
我的梦网1 y3 U* y" I n8 x& b' C# R0 E
我的梦网-按session粒度进行数据聚合_rec.flv
6 C$ N& W% {1 T9 ]我的梦网5 y4 h/ U e( F; v
我的梦网-按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤_rec.flv$ f: r" {/ Y# f; }
我的梦网, M- u5 l# m# p# {+ b: R8 }
我的梦网-session聚合统计之自定义Accumulator_rec.flv- r2 `5 u) q- }% @
我的梦网
# b5 s% j( s9 P4 ~- p3 \1 X1 i我的梦网-session聚合统计之重构实现思路与重构session聚合_rec.flv# B) f! `# X$ u! g! W2 R8 q
我的梦网
0 t) f* |3 U+ C' M, K我的梦网-session聚合统计之重构过滤进行统计_rec.flv' u5 |& E4 i* I! N/ u/ z0 m
我的梦网
. U- O) e$ T0 P& V我的梦网-session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL_rec.flv; d* C7 s! p' X2 @
我的梦网
8 p% v* @$ i* _* I6 Q1 M我的梦网-session聚合统计之本地测试_rec.flv
" m2 t& F V' I* N0 J0 f! m c我的梦网
3 L& c" ?5 I! q% ]4 ]7 L我的梦网-session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator_rec.flv
# D) _7 N2 V: i我的梦网6 W; B7 q6 o2 P
我的梦网-session随机抽取之实现思路分析_rec.flv
! b% q+ _- |* A2 l( c5 e3 f4 I我的梦网' A/ C) S ]% N6 {8 J3 `
我的梦网-session随机抽取之计算每天每小时session数量_rec.flv
6 \3 z' ^. ^2 T% X7 j7 K2 |我的梦网
9 v7 V- K( R( s& f1 E) i) L9 {我的梦网-session随机抽取之按时间比例随机抽取算法实现_rec.flv
( e3 Q' K8 ~6 k: L+ t我的梦网
, s9 W# z+ D' X, E- R我的梦网-session随机抽取之根据随机索引进行抽取_rec.flv6 y7 {( ~% ?( U+ s2 _- g
我的梦网; U' `8 t9 Y! N
我的梦网-session随机抽取之获取抽取session的明细数据_rec.flv
+ l; Z& {5 c d, w4 c& f我的梦网5 T) E2 ?9 t& k" F* u
我的梦网-session随机抽取之本地测试_rec.flv
2 j3 ]. m, D; ~' h, G5 x我的梦网6 {9 a( @ Z7 O5 s4 X& t
我的梦网-top10热门品类之需求回顾以及实现思路分析_rec.flv# ^ ?) B t) u0 y+ I$ a# d
我的梦网
0 S; U: l O* i. L) y我的梦网-top10热门品类之获取session访问过的所有品类_rec.flv
* m) B' j g A+ a我的梦网# v; _1 b+ F% M$ `2 u7 G+ \1 c
我的梦网-top10热门品类之计算各品类点击、下单和支付的次数_rec.flv& l, W- q* Y) J) {" C
我的梦网
! W" f0 W$ H" X' J9 x9 \我的梦网-top10热门品类之join品类与点击下单支付次数_rec.flv: r0 Y2 z( P6 z1 E w1 D) N$ ~0 j
我的梦网7 e' ]! x' O8 Q' t& s; A! j; d
我的梦网-top10热门品类之自定义二次排序key_rec.flv
& o1 }8 H0 G( \2 C: }5 B我的梦网
- P4 g9 \* D% K6 g9 V我的梦网-top10热门品类之进行二次排序_rec.flv) ?9 t# d. ]5 b) y! F- g
我的梦网
# e* P- I7 h) S我的梦网-top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL_rec.flv7 C* I. i. z, h% h" D2 R
我的梦网
7 Y7 x( j& g' @2 E. W P: T2 v我的梦网-top10热门品类之本地测试_rec.flv1 d$ w. z! X; \9 `4 o2 _
我的梦网8 [+ R5 U" e0 g; D6 T# k
我的梦网-top10热门品类之使用Scala实现二次排序_rec.flv
) h# ]7 p) e" t! s& P I: d3 i我的梦网; `6 a% h5 g/ s5 G2 m
我的梦网-top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成_rec.flv( `" z% e* H7 }3 w
我的梦网
/ N" G/ L. i- Q+ x* A$ a. z我的梦网-top10活跃session之计算top10品类被各sessoin点击的次数_rec.flv/ k) E4 \4 z2 y* v e
我的梦网, b" _ F) {, e
我的梦网-top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session_rec.flv I4 o; B. |7 Q6 y0 Y
我的梦网+ a0 A. W q% w2 T3 [
我的梦网-top10活跃session之本地测试以及阶段总结_rec.flv
! y* F' C! m" h6 E. L( v我的梦网
% \, W0 X' A2 R$ i! q我的梦网-性能调优之在实际项目中分配更多资源_rec.flv
, z( H- s! {3 y! b& w3 r5 F0 k% V我的梦网
& a! t( W) N! x! {' V+ l8 O我的梦网-性能调优之在实际项目中调节并行度_rec.flv8 p! ^; n, |$ d% `
我的梦网$ F- z, }; _* d5 l5 I; y* i# X6 c/ Q
我的梦网-性能调优之在实际项目中重构RDD架构以及RDD持久化_rec.flv& H: V# y1 K, j
我的梦网+ g- `# `9 G+ D: b/ _9 N# M! x
我的梦网-性能调优之在实际项目中广播大变量_rec.flv7 y1 a7 `, g- q2 `" c$ M
我的梦网
& l; R; ]. S$ R我的梦网-性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化 _rec.flv
4 ]$ } d i. J& e我的梦网
. [* W- d( o8 I8 ~+ k$ w6 k8 q我的梦网-性能调优之在实际项目中使用fastutil优化数据格式_rec.flv
# l1 @8 n& u! N2 ?2 O+ n* J$ b我的梦网) c7 A0 Y9 Z. }! \4 f
我的梦网-性能调优之在实际项目中调节数据本地化等待时长_rec.flv9 C: x3 F+ R% t& b; L: R
我的梦网
5 X- ? O9 k( h* b- T我的梦网-JVM调优之原理概述以及降低cache操作的内存占比_rec.flv/ w+ c/ V8 P; y: T8 H# L
我的梦网) y2 y+ T/ ~3 s; s# B
我的梦网JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长_rec.flv! j% A" X- t3 S! h5 |( A9 B3 }
我的梦网
( Z9 @# x+ z3 \0 s# v我的梦网-Shuffle调优之原理概述_rec.flv/ }) p# r1 h6 l* V) E! F
我的梦网: m* j6 k5 d) A+ K
我的梦网-Shuffle调优之合并map端输出文件_rec.flv( E! t2 |- a+ l. A _3 b- S+ V/ v
我的梦网1 X1 U p n. R
我的梦网-Shuffle调优之调节map端内存缓冲与reduce端内存占比 _rec.flv( e- N, X6 n& H: v. U7 s
我的梦网5 u0 Q! p& s$ ?% ~2 n7 z. W J- |& b
我的梦网-Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager_rec.flv$ B9 o5 X1 a. y
我的梦网
' { ]+ Z- x# N! ?我的梦网-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 _rec.flv2 T( }" k7 ]. c0 C/ a) P% ~
我的梦网
5 ~# X5 o: L& {# f我的梦网-算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量 _rec.flv" \" X0 M( u2 m% w8 a
我的梦网5 e5 k& v1 ]2 e# `- d5 ~
我的梦网-算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能_rec.flv6 g O8 I$ |9 `- u5 R
我的梦网
: |( n9 x' m6 r7 [2 `0 y( V我的梦网-算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题_rec.flv
2 I. L; q" x- i1 q9 G' L, _我的梦网
: v" M7 N0 V" F* f我的梦网-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍_rec.flv
- u$ s8 ?4 C. i) f% q! U4 {& J1 W我的梦网5 `3 I# v5 P7 x4 y, p$ q
我的梦网-troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM _rec.flv9 ]0 ^+ j' k1 a& Y
我的梦网; P% g. W' j: A# N
我的梦网-troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败 _rec.flv, v* X! u" j2 [, o
我的梦网
, D. A4 b( Y7 d! j8 L* v我的梦网-troubleshooting之解决YARN队列资源不足导致的application直接失败 _rec.flv' I7 {& ?& }7 |7 k
我的梦网1 S5 d7 h( f) Y/ m! e
我的梦网-troubleshooting之解决各种序列化导致的报错_rec.flv
* l9 X# _- E" {. x8 f我的梦网7 c+ R5 r2 ~5 H3 h9 r8 M
我的梦网-troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题 _rec.flv
( ^* n& G& f9 k& e我的梦网
. s( P0 a5 [( o& G我的梦网-troubleshooting之解决yarn-client模式导致的网卡流量激增问题_rec.flv/ n5 D( j2 g+ C, b- p/ {( s6 I
我的梦网8 T, k3 {, V9 r% a! E. o
我的梦网-troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题 _rec.flv
" C# I6 P4 e1 ?$ }1 i; v! |我的梦网
1 b7 v" O0 F( s+ O- z我的梦网-troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用_rec.flv
! _9 s6 w; u; n/ K2 }4 e$ R9 h1 L& u+ w我的梦网) o$ b& R" B/ d G3 J# W) C* \! M+ V+ y
我的梦网-数据倾斜解决方案之原理以及现象分析_rec.flv
v6 T. S* {4 t, T9 r, R7 G我的梦网
5 C4 m# j5 N5 | z我的梦网-数据倾斜解决方案之聚合源数据以及过滤导致倾斜的key_rec.flv
# H$ d" g& A4 G2 B9 X3 K我的梦网
* u/ h- g; k, F% j我的梦网-数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度_rec.flv+ L- w2 [% D. E6 N
我的梦网/ H- a# y: X+ a( u3 c2 G! \
我的梦网-数据倾斜解决方案之使用随机key实现双重聚合_rec.flv
. o; d4 z9 i8 ]- m O我的梦网' h- S o. T" {, g& M$ ?
我的梦网-数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join_rec.flv
: B2 E, t# F. q我的梦网
3 V9 R% W: u. r9 @4 s我的梦网-数据倾斜解决方案之sample采样倾斜key单独进行join_rec.flv, H% h3 Z( K2 U y" X, ]( {; r
我的梦网
+ F$ a" `3 a7 P/ u0 f7 O我的梦网-数据倾斜解决方案之使用随机数以及扩容表进行join_rec.flv. w7 Q' u# K% v1 j
我的梦网
( [) |! i3 ?7 H5 o我的梦网-模块介绍_rec.flv6 N; M. o, \' v* j) l
我的梦网
/ B; H) [, r& N# t我的梦网-需求分析、技术方案设计、数据表设计 _rec.flv) _$ S' Y' d4 p3 I
我的梦网' H7 O) C$ y' `, @ G" u
我的梦网-编写基础代码_rec.flv
2 ~% X. }2 O$ N" T1 s8 D我的梦网0 W% |1 f8 i4 c, n
我的梦网-页面切片生成以及页面流匹配算法实现_rec.flv8 }! w; H! \0 J! h6 ~* N
我的梦网- q8 L6 _5 @& A
我的梦网-计算页面流起始页面的pv_rec.flv
. S7 k G1 S: o8 t. d% U+ m6 M我的梦网
, A D0 d( m( T6 ^4 M2 c `9 d8 |我的梦网-计算页面切片的转化率 _rec.flv
( G4 O* M# d; N! {; ~4 b% J) V我的梦网) g5 W: y8 I: B5 L& j
我的梦网-将页面切片转化率写入MySQL _rec.flv- A, J6 e. d5 X: Q3 w* c
我的梦网' H; z, q) W2 \8 ]: r
我的梦网-本地测试_rec.flv% ~8 J0 g8 e% s9 k5 G
我的梦网1 |: Z7 l& I. T5 U* m/ x! m
我的梦网-生产环境测试 _rec.flv. L- s- x( b! t3 J w
我的梦网6 i+ Q# p! j- {6 |/ V
用户访问session分析-生产环境测试_rec.flv
A* |" [& c, R! v, T& z& J0 b4 z$ Z课程下载地址：2 Y7 a$ J6 V- D9 }/ m& F, W4 Y% C9 k
' c! x T4 @6 ]5 e$ `
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发表于 2022-6-28 08:03:02
