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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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集数合计：138集8 h" Z$ F8 t# ?3 |3 C
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java视频教程详情描述： 0 F1 V; {2 \2 `# I; }8 R. b
A057《2017Spark 2.0大型项目实战：移动电商app交互式数据分析》
! M7 h: e5 E/ R2017Spark 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' g/ e* x/ F/ { v: X
课程目录：
3 x- W' i: l- z" Y
4 X6 m( Y4 M3 t; Q. l2 f4 w4 A一、大数据集群搭建-
" G5 O1 L+ {' _* y' \3 _8 C第1讲-课程介绍1$ q2 }( z' E5 l. }( B7 I
第2讲-课程环境搭建：CentOS 6.4集群搭建% 0 F9 D h. y$ t% n: @
第3讲-课程环境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建3
* t" |' f* ]$ n/ U' X: ]" v第4讲-课程环境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
: f l) z! C: Y" e, i+ |% d+ D第5讲-课程环境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建% C. z( P5 o: m
第6讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
9 {5 I6 o" h: m! `第7讲-课程环境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装
* `" G; x5 o- e& ]7 b$ t$ x T第8讲-课程环境搭建：离线日志采集流程介绍- \( ]+ Z: L( i6 `- e8 C
第9讲-课程环境搭建：实时数据采集流程介绍2 P) o6 ^4 Y' S5 r
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5 X, U1 C) s* i B3 I/ `
% [, o3 E5 Y/ ]7 T! ?* K# Y2 ?9 \二、用户访问session分析：
% K: }! j- j/ d: _# A# W2 D1 q第11讲-用户访问session分析：模块介绍
% ~( h" K: W) g+ ~$ G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:1 j0 K0 _( L7 d& E9 s% w# D8 s$ k
第13讲-用户访问session分析：需求分析% \% \: g) 6 k# M+ A L) ^, j
第14讲-用户访问session分析：技术方案设计+ U l" M/ f$ d4 [' o' b
第15讲-用户访问session分析：数据表设计9 ~
; ]) Y. {( w& d- G第16讲-用户访问session分析：Eclipse工程搭建以及工具类说明&
# t! T1 n' R* u% f* T% \第17讲-用户访问session分析：开发配置管理组件4 D4 o) A# G8 \" p
第18讲-用户访问session分析：JDBC原理介绍以及增删改查示范$
2 ]- W, }# W z9 c7 K第19讲-用户访问session分析：数据库连接池原理-
4 H* C" c' {* _; ~0 [2 ~/ a第20讲-用户访问session分析：单例设计模式
$ _8 E7 u# @6 s: T' i第21讲-用户访问session分析：内部类以及匿名内部类 ; R! s* m& m. n. W! j
第22讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（上）
+ Q2 I6 i5 n4 Z% C; Q! i第23讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（下）
/ f' n: O l" W+ {3 H8 ` ?: ^6 @第24讲-用户访问session分析：JavaBean概念讲解9' n6 m* k7 U7 @$ U; D
第25讲-用户访问session分析：DAO模式讲解以及TaskDAO开发6
) e1 y7 ^0 H) {/ U第26讲-用户访问session分析：工厂模式讲解以及DAOFactory开发"# L- b9 z" o* ^2 {
第27讲-用户访问session分析：JSON数据格式讲解以及fastjson介绍/ ( M, k# O8 I z+ }$ W3 G: o7 a2 E
第28讲-用户访问session分析：Spark上下文构建以及模拟数据生成 `/ O9 t" h+ C2 ]: ?3 n
第29讲-用户访问session分析：按session粒度进行数据聚合. R- e1 h) P: d5 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
3 B9 H7 R* L8 w) i4 \& o" Y* G第31讲-用户访问session分析：session聚合统计之自定义Accumulator/
. v/ L" K- H: ^: E, G K0 e' z& p+ P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7 x1 {$ W! L9 P4 x/ Y
第33讲-用户访问session分析：session聚合统计之重构过滤进行统计65 u- M2 ^# q& v1 U: C( j
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+
* I0 Z8 w7 a9 _第35讲-用户访问session分析：session聚合统计之本地测试6
' @/ u, c$ k! ?$ Q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+ _/ i7 | C' O/ p& m9 [, r
第37讲-用户访问session分析：session随机抽取之实现思路分析:
* {: j, c; L V* V- u+ e7 r9 }% L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 v! m5 u- p+ @7 l8 q3 }
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(
* g; t! w$ R+ O8 B$ p) C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 3 w0 p: U; ^: k0 P
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
# w5 r# w! D! ~5 G2 v7 |第42讲-用户访问session分析：session随机抽取之本地测试
+ O3 h) P3 D, o8 ?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/ e$ A, R# G0 q2 n
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
% j0 S; p; E3 V h( L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. : \0 z* V( {. C
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
5 J* s3 T; ]! B/ J4 q% P! j第47讲-用户访问session分析：top10热门品类之自定义二次排序key1
& Q$ W9 T2 C( b: Z第48讲-用户访问session分析：top10热门品类之进行二次排序8
) j4 A# \2 T, I, ]4 x第49讲-用户访问session分析：top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL7 m( `5 L3 G) I
第50讲-用户访问session分析：top10热门品类之本地测试
1 Q- A+ D3 @7 w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) q/ r& t5 l. w3 Q1 ` \% V
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* " U& s2 _# @5 B: m- k
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:
: g" h2 e, k: n' e; ]2 J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;( g& \5 Y) n7 H) I% z
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
' g; M# Z1 {# [0 w6 [) q% P& Y+ ^9 T& b; W
三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案：56 A8 C+ [6 R+ I3 a0 J
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)! l1 g) m- T) f% H2 o
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;
9 A0 A- k6 V8 @! ~+ L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* ' x; z' }+ c9 y" e" k: J
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, |; x/ d; v( k1 q
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( c- C2 w" H! {. {) f' D3 ]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
8 w6 X6 X m, [# T% w* B8 S& c6 e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
* H- y: m8 M7 F$ f7 Q9 b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/
# z% V1 V7 K2 l# t: C9 }& f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* \) h+ q& ?; G+ v9 |/ J
第65讲-用户访问session分析：Shuffle调优之原理概述
4 H& r2 F; ^+ t2 p q% R9 A第66讲-用户访问session分析：Shuffle调优之合并map端输出文件5 K( v3 ?: V# k6 _0 k( P6 [
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. h4 X* w$ k8 r. l( r
第68讲-用户访问session分析：Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager"
" h1 Q- y4 _0 ~; \1 p! N+ K- o第69讲-用户访问session分析：算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能2 j; \0 M7 H1 Z+ ?" _
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: 2 U8 B. t8 d) _* h! ]+ s( K
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5 { V7 J# v! \+ m
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7 e; u a% x* ~8 U% D
第73讲-用户访问session分析：算子调优之reduceByKey本地聚合介绍9 5 e* U; J- Z z% v1 G8 n# t
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& A. C5 v7 |3 @- v( o+ C: @1 v" ?
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 Q( |4 b' z% r$ _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
- H( R& Z7 f* i) 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% }0 I& e+ G7 k, E
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
$ f X* U" j# k) w2 h- A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' c p- G9 a) Q. h
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7 z- F1 T4 b6 H; r% ?4 X: ]
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9
" \6 {6 i `& p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 X' O) x; J1 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key 5 f+ T4 M/ g' W7 h9 M
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' n/ T% ~, M* N$ T, n
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 2 ]# K3 b: {6 {3 ~, F
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% P9 ]5 v: U5 X3 N$ a4 w! H
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join8 U7 f$ g3 J2 v4 b4 q
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
7 J; ^ i. D$ h/ ~$ j( w# w' R/ D
四、页面单跳转化率统计：
3 Q& Q! }: e( U' ^3 L. }第89讲-页面单跳转化率：模块介绍
: T( [) ]3 r4 g: v t" U6 T1 u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$
% c8 O' T e3 G [. K4 [- G第91讲-页面单跳转化率：编写基础代码,
- Z7 S8 K6 K$ U5 U6 d: [4 B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# X% {8 N$ j6 w+ n
第93讲-页面单跳转化率：计算页面流起始页面的pv-- Y4 H E$ G$ `) I' c
第94讲-页面单跳转化率：计算页面切片的转化率/ 9 U; h& k" Q" G" P4 D4 r5 }
第95讲-页面单跳转化率：将页面切片转化率写入MySQL
3 e' `- Y6 s" f9 ^1 e0 v0 G第96讲-页面单跳转化率：本地测试% W% o) A8 P2 E) ]0 x8 V
第97讲-页面单跳转化率：生产环境测试& 1 _5 F' o5 ]! ?1 j
第98讲-用户访问session分析：生产环境测试/ B4 z; G, H3 o! v* H5 B: U
p7 J& `. h6 [% H, ^3 w+ N+ n
五、各区域热门商品统计：" o8 r/ u9 h4 ~: |" W
第99讲-各区域热门商品统计：模块介绍! k1 h% x+ S S, ]
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
3 J3 ~8 t7 k3 S4 N& I8 ]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# T+ b/ C: |% U& |+ U/ B+ H
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
; b+ D( H ~5 I* J6 a2 A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
' u3 n$ g6 m' B% e9 F6 u- q/ Y: Q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(),
1 T. \9 C) z+ F5 |! q, n# y3 d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 _:* X/ I( C) A. h# L5 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
: S! o! f; |9 a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 ; N* Q, |( @, e1 i9 l
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$
7 D9 p, W* [/ U! D第108讲-各区域热门商品统计：将结果数据写入MySQL中6 P3 8 W) n! h# ~; W/ I, q" n
第109讲-各区域热门商品统计：Spark SQL数据倾斜解决方案4 z" ^7 @ a4 {* e) g( ]' S. F4 W
第110讲-各区域热门商品统计：生产环境测试 k:
, Y, ^9 |) j8 e @6 g7 }3 G
+ [+ a7 ~' J6 ~$ A* d六、广告点击流量实时统计：1 s' Q. ^$ p7 G% r
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
/ y: k+ C* h8 x4 \: G' p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
8 Z$ t* W; E7 a5 W' G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$ k( j4 E7 g9 Z
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
7 X" k5 ^* ^/ Z5 ^) H& E* s! b8 E2 x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:
+ j5 S* j$ l2 D1 ]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
+ C" t: ^0 {: g) d2 o! O5 A# f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
6 h6 u u& O' }% I0 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,, l. C" |3 i1 q
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
, v! [- D- W7 p O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& l5 o9 H" I7 J/ h- ^5 f9 L& @9 j/ @
第121讲-广告点击流量实时统计：生产环境测试) O) R8 V; G6 W2 q- U
第122讲-课程总结：都学到了什么？+ I- y: \3 j. Q9 \1 k( g
8 D8 y! M+ U8 e7 f- ?3 I# X$ V新升级增加课程大纲：'
$ v9 \- ?, |- S7 u第123讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍- e7 S1 i( s$ X5 u9 ?" C
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: z2 }( l4 h0 Q$ Z/ m/ i
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,5 y0 A% ]$ | A; q$ `6 B M2 I2 Z
第126讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍 x, n* t* ^$ w% s4 s! k
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*
, \8 I$ v9 K4 K' J7 u* ~第128讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术1 f8 i! o; ]2 v
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
, ~9 o# L6 C9 B5 ]0 V3 m7 s6 x! |' M+ e, c3 Q第130讲-（赠送）Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等4: U3 v( n2 }/ b) {& |" G4 m. ^+ v1 L1 F
第131讲-（赠送）Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark1
$ e3 ]3 ~; w5 f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
/ e4 }0 |: Y3 H6 Y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
9 _ Y& }. U! z* o' Y1 c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 R( x! D: v6 T8 ]( V6 Y( ?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 6 S: N. z& R, ]6 D5 d" ~+ r( I
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4 g( L$ w% K2 W: |; R$ W' t& [
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6 I2 T. i) e* b2 J
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(" B! m, K7 u7 h& j0 e8 [
2 ?6 O, `0 O; n9 ~2 b( g
3 X: e+ ?5 X2 Z2 Z# `5 ^8 o |
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发表于 2017-11-13 19:07:51
发表于 2018-4-17 20:19:17
