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java视频教程名称：2017Spark 2.0大型项目实战：移动电商app交互式数据分析 java视频教程 spark视频教程
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2 I5 {1 O7 @! Z6 _A057《2017Spark 2.0大型项目实战：移动电商app交互式数据分析》 ^' |6 J; ?- Z8 j) o
2017Spark 2.0大型项目实战：移动电商app交互式数据分析 大数据视频教程
. j- d) Z" V f, z' I+ D课程目录：% K+ \/ y" T, P$ o9 {; q$ T
$ A5 [6 Q1 P x7 z; Y, }! k
一、大数据集群搭建-
6 X; j# r" ^/ B4 {* _' e7 `2 p第1讲-课程介绍1- { c, L# I; i& e; R$ s9 X
第2讲-课程环境搭建：CentOS 6.4集群搭建%
; @7 C7 [, \/ N* t! S& g第3讲-课程环境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建39 u! @1 i$ S" u
第4讲-课程环境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
?) D4 o% f: b/ f9 R# p第5讲-课程环境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
J9 ?: w& M0 @/ M第6讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
/ q% P! L2 ?, y E0 \- u- Z D" t第7讲-课程环境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装/ v" |8 [8 v1 ]% r; [# O/ T" C+ o
第8讲-课程环境搭建：离线日志采集流程介绍
g8 P% S+ n2 v! |6 \第9讲-课程环境搭建：实时数据采集流程介绍
* l5 W2 O- w5 K+ U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
, @8 ?; {) P5 k- a; T0 r
, A& W! j1 \) w9 L二、用户访问session分析： ! e8 W+ P2 S" S, @4 x: s
第11讲-用户访问session分析：模块介绍
$ T m) U, H0 q" c* p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:
. e- G4 f: J+ u0 O; r: O第13讲-用户访问session分析：需求分析% \% \: g) : e5 z9 q A& L
第14讲-用户访问session分析：技术方案设计2 a2 I4 W$ ~$ D6 ^" _
第15讲-用户访问session分析：数据表设计9 ~, p% ?$ j2 `$ s$ l4 X4 d
第16讲-用户访问session分析：Eclipse工程搭建以及工具类说明& , K% i, T4 g* ^/ c$ Q7 }
第17讲-用户访问session分析：开发配置管理组件1 g2 N4 |0 |8 u2 Z& F3 s" W
第18讲-用户访问session分析：JDBC原理介绍以及增删改查示范$ ' f: e' h+ O N+ ]. I; z- m
第19讲-用户访问session分析：数据库连接池原理-
1 `7 V. ?% Q3 j% L2 v# {+ b8 a第20讲-用户访问session分析：单例设计模式
" X$ k! o: T4 s! T第21讲-用户访问session分析：内部类以及匿名内部类 & c3 ]# N! G" e* d/ F$ s
第22讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（上）3 J! U$ n2 @$ \+ K7 Q- D4 i$ K
第23讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（下）
" n( \# z S4 ]7 ~7 U. B# L) [' m第24讲-用户访问session分析：JavaBean概念讲解9
, r, O4 ]/ p- Z8 W. M9 w第25讲-用户访问session分析：DAO模式讲解以及TaskDAO开发6
! F# ?0 J6 L, H1 f第26讲-用户访问session分析：工厂模式讲解以及DAOFactory开发"7 Q$ R6 }1 t$ t. V
第27讲-用户访问session分析：JSON数据格式讲解以及fastjson介绍/
: r: {: D/ q: U" p, F4 h" b第28讲-用户访问session分析：Spark上下文构建以及模拟数据生成 ( q- S5 c: |/ o0 X, c. Q
第29讲-用户访问session分析：按session粒度进行数据聚合# M% d2 M( @4 J. J9 h
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: K; o5 }+ s4 q. ^
第31讲-用户访问session分析：session聚合统计之自定义Accumulator/
' M4 T( z2 X4 ^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1 y& @( |& \# p4 j
第33讲-用户访问session分析：session聚合统计之重构过滤进行统计6; b6 S' v" _6 m p1 m
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+
" T8 q+ w9 c6 W" D) _! t$ G第35讲-用户访问session分析：session聚合统计之本地测试6
1 E. f* K/ H/ V0 h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% x2 r5 g4 P0 ~2 E+ }2 C- n% a
第37讲-用户访问session分析：session随机抽取之实现思路分析: 3 h% _5 T, }, E2 G
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0
7 w4 F: H1 ]9 a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(
" u' m- E& I! D0 G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6
+ f% X6 E" N% A; D3 I; q: b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$ v7 d3 w3 L$ k" |+ K
第42讲-用户访问session分析：session随机抽取之本地测试 U( a* X. r" b' j
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! A% f" M) `! d* F
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
' a4 v, Y; p$ Z$ m' f' f4 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. 2 e" k7 s" ~* ^( v$ ^! C# j$ w7 [- e$ 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
4 v) P" a( _- P第47讲-用户访问session分析：top10热门品类之自定义二次排序key1 ( E* Q. n; i: I2 g8 h& [: r$ M
第48讲-用户访问session分析：top10热门品类之进行二次排序8
; a" _8 v& S6 S0 {- K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# O, r" s/ f/ n
第50讲-用户访问session分析：top10热门品类之本地测试
. S' Z6 n( X, h: u: r \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& p( u# Z) z) C# [2 H+ K
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* 7 X- [) p( ^" ^$ ~1 c8 c) y3 w
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: $ C5 `; l- B( _. y( ]: X
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;
' n- l" n# y z8 U4 s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4 $ O- [+ M0 [- i- X7 C: [
' T; `5 U. R8 P
三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案：5; s4 M! W5 k+ p; w$ g
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)
# t6 T: S1 v" m% _& Y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;, b6 ~9 Z" P- M) g
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*
; R% {- E' P! h9 r- S% x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8 w9 ]# a1 {* v- P& ]5 m4 t; `
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: R5 D4 c' O. H4 ~+ _
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7 s @- @ k5 E, l9 A
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4 1 E0 C1 I8 @* K# q
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/! N( E8 ?1 N& ~( X) r
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
5 q: S7 V/ q4 \4 C8 @. U第65讲-用户访问session分析：Shuffle调优之原理概述) d. o: {! Q' N3 y$ m1 D3 q- L7 I! Z
第66讲-用户访问session分析：Shuffle调优之合并map端输出文件5 3 i3 v5 r/ {! m% X
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
9 ~9 n4 @. S, i3 H" g5 z7 }! P! m第68讲-用户访问session分析：Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager"
B$ }2 `9 m- P6 w% W+ {0 B第69讲-用户访问session分析：算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能# N/ q+ J1 w/ \; P9 O$ w/ P% |
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: ; r. f+ i; x4 |3 G; N- R
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- N# b# s; x- f8 p* G/ }: _
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
, b7 ~, c$ A; I, S2 j- `. X第73讲-用户访问session分析：算子调优之reduceByKey本地聚合介绍9
- s7 x. z# ~ `) O0 I. x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+ _) W4 n) }9 h g
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* 1 ~" g$ D6 P- R. m
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- N E3 f1 A/ w: l
第77讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决各种序列化导致的报错
4 L: E% w `! s0 L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7 y$ B3 $ d1 I2 c8 b) P; w+ _* d+ P5 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9 m" z3 r! @( G- p( j& l( A" @
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
2 a, v% h# o* O. i4 {% A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94 }8 N$ c. \' a7 A
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,
2 {6 H. ?5 C: N- w4 u- ~* j B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
8 J5 |3 Y1 O4 o& @) @! s' O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0 t# ^, I/ ~; Y, y% |& s ]' z# ^/ ^
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6 + p: B$ ?. l6 Z8 \$ ~: F+ M% m
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%
& a: v" B5 V1 D6 R5 y: h+ p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
2 Q, I3 W) E1 S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join6 ~; }; l, _0 x7 T v" F3 [# r2 `" K
* F/ }$ n" f% j, y( x% y4 B3 O3 Q9 X, J四、页面单跳转化率统计：
8 ^' @$ n/ }; J第89讲-页面单跳转化率：模块介绍2 j& ?; ~4 P; C
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$ 0 B1 q( a p* \
第91讲-页面单跳转化率：编写基础代码,
! F! G3 J( h& z) G7 Y' `+ `7 a! }, @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) ]( `- Y# |! `! v) |+ q
第93讲-页面单跳转化率：计算页面流起始页面的pv-. M' X* D1 t: L: g& w3 p
第94讲-页面单跳转化率：计算页面切片的转化率/ - G& Y+ J8 Y, n5 W' J" R, A) {
第95讲-页面单跳转化率：将页面切片转化率写入MySQL6 T/ E/ a3 P) M" F
第96讲-页面单跳转化率：本地测试
0 V% i1 X( M2 y. \" z第97讲-页面单跳转化率：生产环境测试&
; K- _! t+ `5 F+ i5 a+ J# \第98讲-用户访问session分析：生产环境测试
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# X6 g/ e0 d3 s: i a五、各区域热门商品统计： e8 [3 O% M. L' @1 l$ p5 x# S
第99讲-各区域热门商品统计：模块介绍
5 x9 X$ O3 J/ K7 U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
5 |2 s- n! c" b/ z5 \7 S+ ]: W5 E- N9 \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
6 [2 J J0 m. R, E7 F2 l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. ?9 p& B1 t2 Y! k# 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1
$ p# P3 h# g/ a- L k6 b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(),
7 @* D0 T5 R. i3 k/ T, e( d* l0 H1 `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6 _:
: F" W, U7 Q: p# G/ Z. Y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
5 h9 e8 M" m' p% q; ~0 c9 h* F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8
( P, O, X6 Z" z1 u9 j* k5 b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$
, h/ x! R% ?/ b5 a/ S+ D" u' m第108讲-各区域热门商品统计：将结果数据写入MySQL中6 P3
2 l3 `# y0 Q+ w- t3 {第109讲-各区域热门商品统计：Spark SQL数据倾斜解决方案4 z"
/ J9 L, @& j( E, j6 x5 Z第110讲-各区域热门商品统计：生产环境测试 k:* m, b% G% H2 X) O: ^- v9 H, c* i; Y
# l- M* N5 Z- v" c( C% {六、广告点击流量实时统计：
; J& O, B6 W$ k) B% 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5 X5 Y; o9 ]/ e, }& V
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1 ' p# Z; J# o& `% i+ ?7 {
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6 ]1& x& s) ~! p: |1 _7 T9 E! p+ K
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) P) T5 z# r t- g0 Y' z% k( ?
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:. [0 w5 }6 S1 R( ~4 r! Z
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* D i4 M0 w& H$ u8 R
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9
5 o, s& e) j+ f! k) |$ g, |( C' Q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,
9 E, D7 K$ e, J% t- x' z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
: \" S$ T& i3 K$ V# w! P j/ W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. i% A* C B* S- A
第121讲-广告点击流量实时统计：生产环境测试4 H1 {" F2 {+ k# o
第122讲-课程总结：都学到了什么？
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& B" E0 A7 s% \/ d& w a1 e* {# [新升级增加课程大纲：'! E) J1 z6 c |0 m
第123讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍
; c } s$ j; f+ r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$ I. z2 d: i' W- F% k
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,$ t! u: t5 l( f& K
第126讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍
* g( n( _0 [; \; [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*! D Y7 p/ \ R) o1 ?7 \2 U
第128讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
; l" B, o( \1 ]6 G, j0 r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+ g5 L$ C( D) l n- z6 ?, d* f
第130讲-（赠送）Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等4' X( v* ^* W* }& x! |/ B
第131讲-（赠送）Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark1
) Z# J4 Q V+ j( l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3 l4 & {7 K/ v9 O+ r9 Q t) B K8 g8 U
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) ?0 t4 y4 O7 P, ?
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0 g' I6 F1 Z% d& V; p+ @6 S
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1
F, E% ^, e2 \. Y6 R( p! E, M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
! s" v( z' G+ q/ L% o0 T4 Q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
" I: i( y& R4 c" V f! a; f- a. _3 u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(
* c8 J0 u, B/ H
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发表于 2017-11-13 19:07:51
发表于 2018-4-17 20:19:17
