Spark 2.0大型項目實戰(zhàn)：移動電商app交互式數據分析平臺（大數據高端課程）課程視頻教程【價值2250元】Spark 2.0大型項目實戰(zhàn)：移動電商app交互式數據分析平臺（大數據高端課程）課程視頻教程下載。本項目主要講解了一套應用于互聯網電商企業(yè)中，使用Java、Spark等技術開發(fā)的大數據統計分析平臺，對電商網站的各種用戶行為（訪問行為、頁面跳轉行為、購物行為、廣告點擊行為等）進行復雜的分析。用統計分析出來的數據，輔助公司中的PM（產品經理）、數據分析師以及管理人員分析現有產品的情況，并根據用戶行為分析結果持續(xù)改進產品的設計，以及調整公司的戰(zhàn)略和業(yè)務。最終達到用大數據技術來幫助提升公司的業(yè)績、營業(yè)額以及市場占有率的目標。



課程章節(jié)

一、大數據集群搭建
第1講-課程介紹
第2講-課程環(huán)境搭建：CentOS 6.4集群搭建
第3講-課程環(huán)境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建
第4講-課程環(huán)境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安裝
第5講-課程環(huán)境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
第6講-課程環(huán)境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
第7講-課程環(huán)境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安裝
第8講-課程環(huán)境搭建：離線日志采集流程介紹
第9講-課程環(huán)境搭建：實時數據采集流程介紹
第10講-課程環(huán)境搭建：Spark 1.5.1客戶端安裝以及基于YARN的提交模式

二、用戶訪問session分析：
第11講-用戶訪問session分析：模塊介紹
第12講-用戶訪問session分析：基礎數據結構以及大數據平臺架構介紹
第13講-用戶訪問session分析：需求分析
第14講-用戶訪問session分析：技術方案設計
第15講-用戶訪問session分析：數據表設計
第16講-用戶訪問session分析：Eclipse工程搭建以及工具類說明
第17講-用戶訪問session分析：開發(fā)配置管理組件
第18講-用戶訪問session分析：JDBC原理介紹以及增刪改查示范
第19講-用戶訪問session分析：數據庫連接池原理
第20講-用戶訪問session分析：單例設計模式
第21講-用戶訪問session分析：內部類以及匿名內部類
第22講-用戶訪問session分析：開發(fā)JDBC輔助組件（上）
第23講-用戶訪問session分析：開發(fā)JDBC輔助組件（下）
第24講-用戶訪問session分析：JavaBean概念講解
第25講-用戶訪問session分析：DAO模式講解以及TaskDAO開發(fā)
第26講-用戶訪問session分析：工廠模式講解以及DAOFactory開發(fā)
第27講-用戶訪問session分析：JSON數據格式講解以及fastjson介紹
第28講-用戶訪問session分析：Spark上下文構建以及模擬數據生成
第29講-用戶訪問session分析：按session粒度進行數據聚合
第30講-用戶訪問session分析：按篩選參數對session粒度聚合數據進行過濾
第31講-用戶訪問session分析：session聚合統計之自定義Accumulator
第32講-用戶訪問session分析：session聚合統計之重構實現思路與重構session聚合
第33講-用戶訪問session分析：session聚合統計之重構過濾進行統計
第34講-用戶訪問session分析：session聚合統計之計算統計結果并寫入MySQL
第35講-用戶訪問session分析：session聚合統計之本地測試
第36講-用戶訪問session分析：session聚合統計之使用Scala實現自定義Accumulator
第37講-用戶訪問session分析：session隨機抽取之實現思路分析
第38講-用戶訪問session分析：session隨機抽取之計算每天每小時session數量
第39講-用戶訪問session分析：session隨機抽取之按時間比例隨機抽取算法實現
第40講-用戶訪問session分析：session隨機抽取之根據隨機索引進行抽取
第41講-用戶訪問session分析：session隨機抽取之獲取抽取session的明細數據
第42講-用戶訪問session分析：session隨機抽取之本地測試
第43講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之需求回顧以及實現思路分析
第44講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之獲取session訪問過的所有品類
第45講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之計算各品類點擊、下單和支付的次數
第46講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之join品類與點擊下單支付次數
第47講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之自定義二次排序key
第48講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之進行二次排序
第49講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之獲取top10品類并寫入MySQL
第50講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之本地測試
第51講-用戶訪問session分析：top10熱門品類之使用Scala實現二次排序
第52講-用戶訪問session分析：top10活躍session之開發(fā)準備以及top10品類RDD生成
第53講-用戶訪問session分析：top10活躍session之計算top10品類被各sessoin點擊的次數
第54講-用戶訪問session分析：top10活躍session之分組取TopN算法獲取top10活躍session
第55講-用戶訪問session分析：top10活躍session之本地測試以及階段總結

三、企業(yè)級性能調優(yōu)、troubleshooting經驗與數據傾斜解決方案：
第56講-用戶訪問session分析：性能調優(yōu)之在實際項目中分配更多資源
第57講-用戶訪問session分析：性能調優(yōu)之在實際項目中調節(jié)并行度
第58講-用戶訪問session分析：性能調優(yōu)之在實際項目中重構RDD架構以及RDD持久化
第59講-用戶訪問session分析：性能調優(yōu)之在實際項目中廣播大變量
第60講-用戶訪問session分析：性能調優(yōu)之在實際項目中使用Kryo序列化
第61講-用戶訪問session分析：性能調優(yōu)之在實際項目中使用fastutil優(yōu)化數據格式
第62講-用戶訪問session分析：性能調優(yōu)之在實際項目中調節(jié)數據本地化等待時長
第63講-用戶訪問session分析：JVM調優(yōu)之原理概述以及降低cache操作的內存占比
第64講-用戶訪問session分析：JVM調優(yōu)之調節(jié)executor堆外內存與連接等待時長
第65講-用戶訪問session分析：Shuffle調優(yōu)之原理概述
第66講-用戶訪問session分析：Shuffle調優(yōu)之合并map端輸出文件
第67講-用戶訪問session分析：Shuffle調優(yōu)之調節(jié)map端內存緩沖與reduce端內存占比
第68講-用戶訪問session分析：Shuffle調優(yōu)之HashShuffleManager與SortShuffleManager
第69講-用戶訪問session分析：算子調優(yōu)之MapPartitions提升Map類操作性能
第70講-用戶訪問session分析：算子調優(yōu)之filter過后使用coalesce減少分區(qū)數量
第71講-用戶訪問session分析：算子調優(yōu)之使用foreachPartition優(yōu)化寫數據庫性能
第72講-用戶訪問session分析：算子調優(yōu)之使用repartition解決Spark SQL低并行度的性能問題
第73講-用戶訪問session分析：算子調優(yōu)之reduceByKey本地聚合介紹
第74講-用戶訪問session分析：troubleshooting之控制shuffle reduce端緩沖大小以避免OOM
第75講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決JVM GC導致的shuffle文件拉取失敗
第76講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決YARN隊列資源不足導致的application直接失敗
第77講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決各種序列化導致的報錯
第78講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決算子函數返回NULL導致的問題
第79講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決yarn-client模式導致的網卡流量激增問題
第80講-用戶訪問session分析：troubleshooting之解決yarn-cluster模式的JVM棧內存溢出問題
第81講-用戶訪問session分析：troubleshooting之錯誤的持久化方式以及checkpoint的使用
第82講-用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之原理以及現象分析
第83講-用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之聚合源數據以及過濾導致傾斜的key
第84講-用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之提高shuffle操作reduce并行度
第85講-用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之使用隨機key實現雙重聚合
第86講-用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之將reduce join轉換為map join
第87講-用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之sample采樣傾斜key單獨進行join
第88講-用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之使用隨機數以及擴容表進行join

四、頁面單跳轉化率統計：
第89講-頁面單跳轉化率：模塊介紹
第90講-頁面單跳轉化率：需求分析、技術方案設計、數據表設計
第91講-頁面單跳轉化率：編寫基礎代碼
第92講-頁面單跳轉化率：頁面切片生成以及頁面流匹配算法實現
第93講-頁面單跳轉化率：計算頁面流起始頁面的pv
第94講-頁面單跳轉化率：計算頁面切片的轉化率
第95講-頁面單跳轉化率：將頁面切片轉化率寫入MySQL
第96講-頁面單跳轉化率：本地測試
第97講-頁面單跳轉化率：生產環(huán)境測試
第98講-用戶訪問session分析：生產環(huán)境測試

五、各區(qū)域熱門商品統計：
第99講-各區(qū)域熱門商品統計：模塊介紹
第100講-各區(qū)域熱門商品統計：需求分析、技術方案設計以及數據設計
第101講-各區(qū)域熱門商品統計：查詢用戶指定日期范圍內的點擊行為數據
第102講-各區(qū)域熱門商品統計：異構數據源之從MySQL中查詢城市數據
第103講-各區(qū)域熱門商品統計：關聯城市信息以及RDD轉換為DataFrame后注冊臨時表
第104講-各區(qū)域熱門商品統計：開發(fā)自定義UDAF聚合函數之group_concat_distinct()
第105講-各區(qū)域熱門商品統計：查詢各區(qū)域各商品的點擊次數并拼接城市列表
第106講-各區(qū)域熱門商品統計：關聯商品信息并使用自定義get_json_object函數和內置if函數標記經營類型
第106講-各區(qū)域熱門商品統計：使用開窗函數統計各區(qū)域的top3熱門商品
第107講-各區(qū)域熱門商品統計：使用內置case when函數給各個區(qū)域打上級別標記
第108講-各區(qū)域熱門商品統計：將結果數據寫入MySQL中
第109講-各區(qū)域熱門商品統計：Spark SQL數據傾斜解決方案
第110講-各區(qū)域熱門商品統計：生產環(huán)境測試

六、廣告點擊流量實時統計：
第111講-廣告點擊流量實時統計：需求分析、技術方案設計以及數據設計
第112講-廣告點擊流量實時統計：為動態(tài)黑名單實時計算每天各用戶對各廣告的點擊次數
第113講-廣告點擊流量實時統計：使用高性能方式將實時計算結果寫入MySQL中
第114講-廣告點擊流量實時統計：過濾出每個batch中的黑名單用戶以生成動態(tài)黑名單
第115講-廣告點擊流量實時統計：基于動態(tài)黑名單進行點擊行為過濾
第116講-廣告點擊流量實時統計：計算每天各省各城市各廣告的點擊量
第117講-廣告點擊流量實時統計：計算每天各省的top3熱門廣告
第118講-廣告點擊流量實時統計：計算每天各廣告最近1小時滑動窗口內的點擊趨勢
第119講-廣告點擊流量實時統計：實現實時計算程序的HA高可用性
第120講-廣告點擊流量實時統計：對實時計算程序進行性能調優(yōu)
第121講-廣告點擊流量實時統計：生產環(huán)境測試
第122講-課程總結：都學到了什么？

新升級增加課程大綱：
第123講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹
第124講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹-易用性：標準化SQL支持以及更合理的API
第125講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹-高性能：讓Spark作為編譯器來運行
第126講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹-智能化：Structured Streaming介紹
第127講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技術缺陷分析
第128講-（贈送）Spark 2.0-新特性介紹-whole-stage code generation技術和vectorization技術
第129講-（贈送）Spark 2.0-Spark 2.x與1.x對比以及分析、學習建議以及使用建議
第130講-（贈送）Spark 2.0-課程環(huán)境搭建：虛擬機、CentOS、Hadoop、Spark等
第131講-（贈送）Spark 2.0-開發(fā)環(huán)境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
第132講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：模塊介紹以及交互式用戶行為分析系統的解釋
第133講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統計指定時間內訪問次數最多的10個用戶
第134講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統計指定時間內購買金額最多的10個用戶
第135講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統計最近一個周期相比上一個周期訪問次數增長最多的10個用戶
第136講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統計最近一個周期相比上一個周期購買金額增長最多的10個用戶
第137講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統計指定注冊時間范圍內頭7天訪問次數最高的10個用戶
第138講-基于Spark 2.0的用戶活躍度分析：統計指定注冊時間范圍內頭7天購買金額最高的10個用戶

附：
課件文檔代碼

課程兩點：
亮點一、高端Spark大數據項目。
亮點二、按照企業(yè)級的標準搭建大數據項目的架構。
亮點三、按照高端的J2EE與Spark結合的交互式分析大數據平臺的架構，講解Spark開發(fā)。
亮點四、采用真實的企業(yè)級大數據項目開發(fā)流程，包括近10個步驟。
亮點五、技術點覆蓋廣泛，一套課程覆蓋Spark Core、Spark SQL與Spark Streaming高達90以上的技術點。
亮點六、真實的企業(yè)級性能調優(yōu)方案、troubleshooting解決線上故障經驗、高端的數據傾斜解決方案。
亮點七、業(yè)務功能極其復雜，全部采用真實的企業(yè)級業(yè)務需求。
亮點八、包含大量Spark技術點。
亮點九、貫穿了大量講師行業(yè)從業(yè)的經驗與經歷，以及感想。
亮點十、贈送全套完整商業(yè)級別的源代碼，稍加改造即可應用，商業(yè)價值在百萬以上。
亮點十一、采用新的技術Spark 2.0進行項目實戰(zhàn)開發(fā)