最新Spark 2.0大型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（移動(dòng)電商app交互式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)）

 

 

 

教程介紹：

本項(xiàng)目主要講解了一套應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)中，使用Java、Spark等技術(shù)開(kāi)發(fā)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)，對(duì)電商網(wǎng)站的各種用戶(hù)行為（訪(fǎng)問(wèn)行為、頁(yè)面跳轉(zhuǎn)行為、購(gòu)物行為、廣告點(diǎn)擊行為等）進(jìn)行復(fù)雜的分析。用統(tǒng)計(jì)分析出來(lái)的數(shù)據(jù)，輔助公司中的PM（產(chǎn)品經(jīng)理）、數(shù)據(jù)分析師以及管理人員分析現(xiàn)有產(chǎn)品的情況，并根據(jù)用戶(hù)行為分析結(jié)果持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，以及調(diào)整公司的戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)。最終達(dá)到用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)幫助提升公司的業(yè)績(jī)、營(yíng)業(yè)額以及市場(chǎng)占有率的目標(biāo)。

 

適用人群：

1.本課程的學(xué)習(xí)要求有Java基礎(chǔ)、Hadoop基礎(chǔ)，如果學(xué)員沒(méi)有相關(guān)基礎(chǔ)，請(qǐng)先自學(xué)相關(guān)知識(shí)。本課程要求學(xué)員有扎實(shí)的Spark技術(shù)基礎(chǔ)，如果沒(méi)有，則推薦學(xué)習(xí)北風(fēng)網(wǎng)的《Spark從入門(mén)到精通（Scala編程、案例實(shí)戰(zhàn)、高級(jí)特性、Spark內(nèi)核源碼剖析、Hadoop高端）》課程。

2.關(guān)于《Spark從入門(mén)到精通（Scala編程、案例實(shí)戰(zhàn)、高級(jí)特性、Spark內(nèi)核源碼剖析、Hadoop高端）》與本套課程的關(guān)系，如果學(xué)習(xí)了第一套Spark技術(shù)課程，那么在融會(huì)貫通的情況下，可以達(dá)到1~2年Spark開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的水平；如果在學(xué)習(xí)完第一套Spark課程，同時(shí)學(xué)習(xí)完第二套Spark項(xiàng)目課程，并且融會(huì)貫通的情況下，那么可以達(dá)到2~3年的Spark開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的水平，成為Spark高級(jí)/資深開(kāi)發(fā)工程師。

3.考慮到學(xué)員不統(tǒng)一的技術(shù)基礎(chǔ)，因此本項(xiàng)目?jī)H僅要求J2SE基礎(chǔ)，也就是Java基礎(chǔ)編程即可，不要求J2EE，而且也不使用任何Java框架，不涉及與第三方技術(shù)整合。主要就是為了降低課程的學(xué)習(xí)門(mén)檻。本課程不會(huì)講解J2EE層的開(kāi)發(fā)，只是講解Spark如何與J2EE結(jié)合使用，組成交互式大數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)。因此唯一的要求僅僅是Java編程基礎(chǔ)以及Spark扎實(shí)的技術(shù)即可學(xué)習(xí)課程。

4.關(guān)于課程開(kāi)發(fā)語(yǔ)言的選擇，本套課程選擇使用Java，而不是Scala，作為編程語(yǔ)言；原因主要是因?yàn)樵陂_(kāi)發(fā)大型、復(fù)雜的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)或平臺(tái)時(shí)，Java的優(yōu)勢(shì)是Scala所不可比擬的；在真正大型復(fù)雜的項(xiàng)目中，可能Spark需要管理大量的組件，此時(shí)可能需要用Spring框架；可能需要執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)操作，此時(shí)需要ORM類(lèi)框架，比如MyBatis；可能需要與Redis、Kafka、ZooKeeper整合使用，此時(shí)需要使用Java Client API；以上需求都是Scala滿(mǎn)足不了的。使用Scala很可能會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目的多語(yǔ)言混編，造成可維護(hù)性和可擴(kuò)展性大幅度降低。（注意，本套項(xiàng)目課程為了降低學(xué)習(xí)難度，并且聚焦在Spark上，沒(méi)有使用以上任何技術(shù)，只是用純粹的Java基礎(chǔ)編程與Spark技術(shù)；但是這并不意味著你在真正的工作中不會(huì)碰到上述的情況）

 

課程研發(fā)環(huán)境

開(kāi)發(fā)工具
Linux
Spark
Hadoop
Hive
ZooKeeper
其他工具:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6、SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等


內(nèi)容簡(jiǎn)介

項(xiàng)目主要采用目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域流行、熱門(mén)的技術(shù)——Spark，具有普通項(xiàng)目無(wú)法比擬的技術(shù)前瞻性與尖端性。本項(xiàng)目使用了Spark技術(shù)生態(tài)棧中常用的三個(gè)技術(shù)框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，進(jìn)行離線(xiàn)計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算業(yè)務(wù)模塊的開(kāi)發(fā)。實(shí)現(xiàn)了包括用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析、頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率統(tǒng)計(jì)、熱門(mén)商品離線(xiàn)統(tǒng)計(jì)、廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)4個(gè)業(yè)務(wù)模塊。

項(xiàng)目中所有的業(yè)務(wù)功能模塊都是直接從實(shí)際企業(yè)項(xiàng)目中抽取出來(lái)的，業(yè)務(wù)復(fù)雜度絕對(duì)沒(méi)有任何縮水，只是為了更好的貼近大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)課程的需要，進(jìn)行了一定程度上的技術(shù)整合和業(yè)務(wù)整合。該項(xiàng)目的真實(shí)性、業(yè)務(wù)復(fù)雜性以及實(shí)戰(zhàn)型，絕對(duì)不是市面上現(xiàn)有的僅幾個(gè)課時(shí)的Demo級(jí)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目可以比擬的。

通過(guò)合理的將實(shí)際業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行技術(shù)整合與改造，該項(xiàng)目完全涵蓋了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming這三個(gè)技術(shù)框架中幾乎所有的功能點(diǎn)、知識(shí)點(diǎn)以及性能優(yōu)化點(diǎn)。僅一個(gè)項(xiàng)目，即可全面掌握Spark技術(shù)在實(shí)際項(xiàng)目中如何實(shí)現(xiàn)各種類(lèi)型的業(yè)務(wù)需求！在項(xiàng)目中，重點(diǎn)講解了實(shí)際企業(yè)項(xiàng)目中積累下來(lái)的寶貴的性能調(diào)優(yōu)、troubleshooting以及數(shù)據(jù)傾斜解決方案等知識(shí)和技術(shù)，是任何其他視頻課程以及書(shū)本中都沒(méi)有包含的珍貴經(jīng)驗(yàn)積累！同時(shí)以企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)流程貫穿每個(gè)業(yè)務(wù)模塊的講解，涵蓋了項(xiàng)目開(kāi)發(fā)全流程，包括需求分析、方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)、編碼實(shí)現(xiàn)、測(cè)試以及性能調(diào)優(yōu)等環(huán)節(jié)，全面還原真實(shí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)流程。該項(xiàng)目的整體商業(yè)價(jià)值絕對(duì)在百萬(wàn)元以上！

學(xué)習(xí)完本課程之后，可以大幅度提升學(xué)員的Spark技術(shù)能力、實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)能力、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、性能調(diào)優(yōu)和troubleshooting經(jīng)驗(yàn)。如果學(xué)員已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)《Spark從入門(mén)到精通（Scala編程、案例實(shí)戰(zhàn)、高級(jí)特性、Spark內(nèi)核源碼剖析、Hadoop高端）》課程，再學(xué)習(xí)完本課程，則完全可以達(dá)到2~3年左右Spark大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的水平，正式邁入Spark高級(jí)開(kāi)發(fā)工程師的行列！在跳槽或者面試的時(shí)候，精湛的Spark技術(shù)以及復(fù)雜的Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，足以讓你應(yīng)付國(guó)內(nèi)任何公司的面試（包括BAT等頂級(jí)互聯(lián)網(wǎng)公司的面試難度），從而讓學(xué)員通過(guò)學(xué)習(xí)掌握自己的人生！


本課程的最大特色包括：

1、高端大數(shù)據(jù)項(xiàng)目：市面上目前完全沒(méi)有任何高端的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)類(lèi)課程，更沒(méi)有Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)類(lèi)課程，本課程是企業(yè)級(jí)大型Spark大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目課程！

2、企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的架構(gòu)搭建：配置管理組件、JDBC輔助組件（內(nèi)置數(shù)據(jù)庫(kù)連接池）、Domain與DAO模型等等，完全正規(guī)的大型大數(shù)據(jù)項(xiàng)目架構(gòu)！

3、交互式大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)架構(gòu)：本項(xiàng)目的原型不是普通的定時(shí)調(diào)度離線(xiàn)統(tǒng)計(jì)任務(wù)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目；而是Spark與J2EE系統(tǒng)結(jié)合構(gòu)成的交互式大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，項(xiàng)目中的Spark開(kāi)發(fā)都是按該架構(gòu)來(lái)講解的！

4、真實(shí)還原完整的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)流程：項(xiàng)目中采用完全還原企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)場(chǎng)景的方式來(lái)講解，每一個(gè)業(yè)務(wù)模塊的講解都包括了數(shù)據(jù)分析、需求分析、方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、編碼實(shí)現(xiàn)、功能測(cè)試、性能調(diào)優(yōu)、troubleshooting與解決數(shù)據(jù)傾斜（后期運(yùn)維）等環(huán)節(jié)，真實(shí)還原企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)場(chǎng)景。讓學(xué)員掌握真實(shí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)流程和經(jīng)驗(yàn)！

5、技術(shù)點(diǎn)覆蓋廣：一套項(xiàng)目課程，全面涵蓋了至少90%以上的Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming的幾乎所有的初、中、高級(jí)技術(shù)點(diǎn)；通過(guò)本項(xiàng)目課程的學(xué)習(xí)，可以全面鍛煉了學(xué)員的Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)能力，將技術(shù)與項(xiàng)目融會(huì)貫通，徹底精通Spark實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)！

6、真實(shí)的性能調(diào)優(yōu)方案與troubleshooting經(jīng)驗(yàn)：項(xiàng)目中通過(guò)實(shí)際的功能模塊和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，以及講師曾經(jīng)開(kāi)發(fā)過(guò)的處理十億、甚至百億以上數(shù)據(jù)級(jí)別的Spark作業(yè)的經(jīng)驗(yàn)積累，貫穿講解了大量的高級(jí)復(fù)雜的性能調(diào)優(yōu)技術(shù)和知識(shí)、troubleshooting解決線(xiàn)上報(bào)錯(cuò)和故障的經(jīng)驗(yàn)。真正幫助學(xué)員掌握企業(yè)實(shí)際項(xiàng)目中使用的高精尖Spark技術(shù)！

7、高端的數(shù)據(jù)傾斜解決方案：本課程講解了高端而且寶貴的，大量實(shí)際項(xiàng)目中積累的——數(shù)據(jù)傾斜全套解決方案！包括數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題的判斷、診斷與定位，以及一整套7種針對(duì)各種不同類(lèi)型數(shù)據(jù)傾斜的解決方案，徹底幫助學(xué)員解決企業(yè)項(xiàng)目中最棘手的數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題，稱(chēng)為企業(yè)中最核心的技術(shù)人才！

8、業(yè)務(wù)功能極其復(fù)雜：項(xiàng)目中的四個(gè)功能模塊，全部是實(shí)際企業(yè)項(xiàng)目中提取出來(lái)的，并進(jìn)行技術(shù)整合和改良過(guò)的功能模塊，包含了比實(shí)際項(xiàng)目中更多、更全面的技術(shù)點(diǎn)。所有模塊的需求，全部是企業(yè)級(jí)的復(fù)雜和真實(shí)的需求，業(yè)務(wù)模塊非常之復(fù)雜，絕對(duì)不是市面上的Demo級(jí)別的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目能夠想比擬的。學(xué)習(xí)過(guò)后，真正幫助學(xué)員增加實(shí)際企業(yè)級(jí)項(xiàng)目的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)！

9、大量高端技術(shù)：自定義Accumulator、按時(shí)間比例隨機(jī)抽取算法、二次排序、分組取topN、頁(yè)面切片生成以及頁(yè)面流匹配算法、Hive與MySQL異構(gòu)數(shù)據(jù)源、RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame、注冊(cè)和使用臨時(shí)表、自定義UDAF聚合函數(shù)（group_concat_distinct）、自定義get_json_object等普通函數(shù)、Spark SQL的高級(jí)內(nèi)置函數(shù)（if與case when等）、開(kāi)窗函數(shù)（ROW_NUMBER）、動(dòng)態(tài)黑名單機(jī)制、transform、updateStateByKey、transform與Spark SQL整合、window滑動(dòng)窗口、高性能寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)，等等。

10、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)穿插介紹：貫穿了大量講師在大數(shù)據(jù)行業(yè)內(nèi)的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及所見(jiàn)所聞，幫助學(xué)員豐富行業(yè)閱歷。

11、高端源代碼：贈(zèng)送完整spark大型大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的商業(yè)級(jí)別的源代碼，價(jià)值上百萬(wàn)；稍加改造，二次開(kāi)發(fā)，甚至可以直接用于你的企業(yè)的大數(shù)據(jù)行為分析。

12、現(xiàn)場(chǎng)Excel手工畫(huà)圖與寫(xiě)筆記：所有復(fù)雜業(yè)務(wù)流程、架構(gòu)原理、Spark技術(shù)原理、業(yè)務(wù)需求分析、技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案等知識(shí)的講解，采用Excel畫(huà)圖或者寫(xiě)詳細(xì)比較的方式進(jìn)行講解與分析，細(xì)致入微、形象地透徹剖析理論知識(shí)，幫助學(xué)員更好的理解、記憶與復(fù)習(xí)鞏固。

Spark 2.0實(shí)戰(zhàn)升級(jí)

本次課程升級(jí)，主要是為了保證課程跟上Spark的最新技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。目前Spark已經(jīng)發(fā)展到2.0版本，未來(lái)Spark的主要開(kāi)發(fā)接口將以Dataset API為主，原先的RDD API將作為底層API退居二線(xiàn)。但是這并不意味著之前的內(nèi)容就過(guò)時(shí)了，實(shí)際上對(duì)于一些性能要求和穩(wěn)定性要求極高，需要工程師對(duì)Spark進(jìn)行最底層把控的時(shí)候，Spark官方也是建議，還是應(yīng)該使用RDD API的，因?yàn)榭梢詫?duì)所有的底層參數(shù)進(jìn)行深度的把控，同時(shí)系統(tǒng)報(bào)錯(cuò)的時(shí)候，可以直接定位最原始的源碼進(jìn)行問(wèn)題排查和修復(fù)。Dataset API會(huì)作為一種更加高層次的、易用的API，來(lái)在合適的場(chǎng)景下，提高我們的開(kāi)發(fā)效率。但是Dataset API的缺點(diǎn)在于其被高度封裝，底層會(huì)自動(dòng)生成大量代碼和優(yōu)化，導(dǎo)致我們幾乎無(wú)法對(duì)其進(jìn)行太多的優(yōu)化，出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)非常難以排查。因此Spark 2.0，并不意味著任何已有的技術(shù)淘汰，也不意味著任何新的技術(shù)是萬(wàn)能的，需要我們靈活根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇對(duì)應(yīng)的技術(shù)。

本次課程贈(zèng)送了《Spark 2.0從入門(mén)到精通》課程的部分內(nèi)容，主要是照顧到?jīng)]有購(gòu)買(mǎi)過(guò)《Spark 2.0從入門(mén)到精通》的同學(xué)，可以初步地了解Spark 2.0的新特性以及核心思想。此外，最重要的是增加了基于Spark Dataset 2.0開(kāi)發(fā)的一個(gè)功能模塊：用戶(hù)活躍度分析模塊。該模塊可以讓產(chǎn)品經(jīng)理或運(yùn)營(yíng)人員了解到企業(yè)在各種條件和場(chǎng)景下，最活躍的那些用戶(hù)是哪些，并進(jìn)一步分析他們的訪(fǎng)問(wèn)行為軌跡，進(jìn)而為自己優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，或者調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略，提供數(shù)據(jù)上的決策依據(jù)。該模塊基本涵蓋了Spark Dataset 2.0的核心功能和API，掌握該模塊的開(kāi)發(fā)，基本上運(yùn)用Spark Dataset進(jìn)行項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，問(wèn)題就不大了。

此外，本次課程全部使用純Scala語(yǔ)言進(jìn)行項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，也是對(duì)本套課程的一個(gè)有力的彌補(bǔ)。


中華石杉: 在國(guó)內(nèi)BAT公司以及一線(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)公司從事過(guò)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和架構(gòu)工作，負(fù)責(zé)過(guò)多個(gè)大型大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的架構(gòu)和開(kāi)發(fā)。精通Hadoop、Storm、Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)。有豐富的企業(yè)內(nèi)部技術(shù)分享、技術(shù)培訓(xùn)和技術(shù)講座的經(jīng)驗(yàn)。之前在北風(fēng)網(wǎng)出品過(guò)的課程：《Spark從入門(mén)到精通（Scala編程、案例實(shí)戰(zhàn)、高級(jí)特性、Spark內(nèi)核源碼剖析、Hadoop高端）》!

教程目錄結(jié)構(gòu)介紹：

一、大數(shù)據(jù)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(xiàn)日志采集流程介紹
第9講-課程環(huán)境搭建：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集流程介紹
第10講-課程環(huán)境搭建：Spark 1.5.1客戶(hù)端安裝以及基于YARN的提交模式

二、用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析
 

第11講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：模塊介紹
第12講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)介紹
第13講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：需求分析
第14講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：技術(shù)方案設(shè)計(jì)
第15講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)
第16講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：Eclipse工程搭建以及工具類(lèi)說(shuō)明
第17講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：開(kāi)發(fā)配置管理組件
第18講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：JDBC原理介紹以及增刪改查示范
第19講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)庫(kù)連接池原理
第20講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：?jiǎn)卫O(shè)計(jì)模式
第21講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：內(nèi)部類(lèi)以及匿名內(nèi)部類(lèi)
第22講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：開(kāi)發(fā)JDBC輔助組件（上）
第23講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：開(kāi)發(fā)JDBC輔助組件（下）
第24講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：JavaBean概念講解
第25講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：DAO模式講解以及TaskDAO開(kāi)發(fā)
第26講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：工廠模式講解以及DAOFactory開(kāi)發(fā)
第27講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：JSON數(shù)據(jù)格式講解以及fastjson介紹
第28講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：Spark上下文構(gòu)建以及模擬數(shù)據(jù)生成
第29講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：按session粒度進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合
第30講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：按篩選參數(shù)對(duì)session粒度聚合數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾
第31講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之自定義Accumulator
第32講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之重構(gòu)實(shí)現(xiàn)思路與重構(gòu)session聚合
第33講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之重構(gòu)過(guò)濾進(jìn)行統(tǒng)計(jì)
第34講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之計(jì)算統(tǒng)計(jì)結(jié)果并寫(xiě)入MySQL
第35講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之本地測(cè)試
第36講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之使用Scala實(shí)現(xiàn)自定義Accumulator
第37講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之實(shí)現(xiàn)思路分析
第38講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之計(jì)算每天每小時(shí)session數(shù)量
第39講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之按時(shí)間比例隨機(jī)抽取算法實(shí)現(xiàn)
第40講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之根據(jù)隨機(jī)索引進(jìn)行抽取
第41講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之獲取抽取session的明細(xì)數(shù)據(jù)
第42講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之本地測(cè)試
第43講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10熱門(mén)品類(lèi)之需求回顧以及實(shí)現(xiàn)思路分析
第44講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10熱門(mén)品類(lèi)之獲取session訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的所有品類(lèi)
第45講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10熱門(mén)品類(lèi)之計(jì)算各品類(lèi)點(diǎn)擊、下單和支付的次數(shù)
第46講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10熱門(mén)品類(lèi)之join品類(lèi)與點(diǎn)擊下單支付次數(shù)
第47講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10熱門(mén)品類(lèi)之自定義二次排序
第48講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10熱門(mén)品類(lèi)之進(jìn)行二次排序
第49講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10熱門(mén)品類(lèi)之獲取top10品類(lèi)并寫(xiě)入MySQL
第50講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10熱門(mén)品類(lèi)之本地測(cè)試
第51講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10熱門(mén)品類(lèi)之使用Scala實(shí)現(xiàn)二次排序
第52講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10活躍session之開(kāi)發(fā)準(zhǔn)備以及top10品類(lèi)RDD生成
第53講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10活躍session之計(jì)算top10品類(lèi)被各sessoin點(diǎn)擊的次數(shù)
第54講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)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(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：top10活躍session之本地測(cè)試以及階段總結(jié)

三、企業(yè)級(jí)性能調(diào)優(yōu)、troubleshooting經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)傾斜解決方案

第56講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中分配更多資源
第57講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中調(diào)節(jié)并行度
第58講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中重構(gòu)RDD架構(gòu)以及RDD持久化
第59講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中廣播大變量
第60講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中使用Kryo序列化
第61講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中使用fastutil優(yōu)化數(shù)據(jù)格式
第62講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)本地化等待時(shí)長(zhǎng)
第63講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：JVM調(diào)優(yōu)之原理概述以及降低cache操作的內(nèi)存占比
第64講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：JVM調(diào)優(yōu)之調(diào)節(jié)executor堆外內(nèi)存與連接等待時(shí)長(zhǎng)
第65講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之原理概述
第66講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之合并map端輸出文件
第67講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之調(diào)節(jié)map端內(nèi)存緩沖與reduce端內(nèi)存占比
第68講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之HashShuffleManager與SortShuffleManager
第69講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：算子調(diào)優(yōu)之MapPartitions提升Map類(lèi)操作性能
第70講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：算子調(diào)優(yōu)之filter過(guò)后使用coalesce減少分區(qū)數(shù)量
第71講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：算子調(diào)優(yōu)之使用foreachPartition優(yōu)化寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)性能
第72講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：算子調(diào)優(yōu)之使用repartition解決Spark SQL低并行度的性能問(wèn)題
第73講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：算子調(diào)優(yōu)之reduceByKey本地聚合介紹
第74講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：troubleshooting之控制shuffle reduce端緩沖大小以避免OOM4
第75講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：troubleshooting之解決JVM GC導(dǎo)致的shuffle文件拉取失敗
第76講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：troubleshooting之解決YARN隊(duì)列資源不足導(dǎo)致的application直接失敗
第77講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：troubleshooting之解決各種序列化導(dǎo)致的報(bào)錯(cuò)
第78講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：troubleshooting之解決算子函數(shù)返回NULL導(dǎo)致的問(wèn)題
第79講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：troubleshooting之解決yarn-client模式導(dǎo)致的網(wǎng)卡流量激增問(wèn)題
第80講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：troubleshooting之解決yarn-cluster模式的JVM棧內(nèi)存溢出問(wèn)題
第81講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：troubleshooting之錯(cuò)誤的持久化方式以及checkpoint的使用
第82講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之原理以及現(xiàn)象分析
第83講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之聚合源數(shù)據(jù)以及過(guò)濾導(dǎo)致傾斜的key
第84講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之提高shuffle操作reduce并行度
第85講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之使用隨機(jī)key實(shí)現(xiàn)雙重聚合
第86講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之將reduce join轉(zhuǎn)換為map join
第87講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之sample采樣傾斜key單獨(dú)進(jìn)行join
第88講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之使用隨機(jī)數(shù)以及擴(kuò)容表進(jìn)行join

四、頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率統(tǒng)計(jì)

第89講-頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：模塊介紹
第90講-頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：需求分析、技術(shù)方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)
第91講-頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：編寫(xiě)基礎(chǔ)代碼
第92講-頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：頁(yè)面切片生成以及頁(yè)面流匹配算法實(shí)現(xiàn)
第93講-頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：計(jì)算頁(yè)面流起始頁(yè)面的
第94講-頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：計(jì)算頁(yè)面切片的轉(zhuǎn)化率
第95講-頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：將頁(yè)面切片轉(zhuǎn)化率寫(xiě)入MySQL
第96講-頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：本地測(cè)試
第97講-頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：生產(chǎn)環(huán)境測(cè)試
第98講-用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)session分析：生產(chǎn)環(huán)境測(cè)試

五、各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)

第99講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：模塊介紹
第100講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：需求分析、技術(shù)方案設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)
第101講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：查詢(xún)用戶(hù)指定日期范圍內(nèi)的點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)
第102講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：異構(gòu)數(shù)據(jù)源之從MySQL中查詢(xún)城市數(shù)據(jù)
第103講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：關(guān)聯(lián)城市信息以及RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame后注冊(cè)臨時(shí)表
第104講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：開(kāi)發(fā)自定義UDAF聚合函數(shù)之group_concat_distinct()
第105講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：查詢(xún)各區(qū)域各商品的點(diǎn)擊次數(shù)并拼接城市列表
第106講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：關(guān)聯(lián)商品信息并使用自定義get_json_object函數(shù)和內(nèi)置if函數(shù)標(biāo)記經(jīng)營(yíng)類(lèi)型
第106講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：使用開(kāi)窗函數(shù)統(tǒng)計(jì)各區(qū)域的top3熱門(mén)商品
第107講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：使用內(nèi)置case when函數(shù)給各個(gè)區(qū)域打上級(jí)別標(biāo)記
第108講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：將結(jié)果數(shù)據(jù)寫(xiě)入MySQL中
第109講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：Spark SQL數(shù)據(jù)傾斜解決方案
第110講-各區(qū)域熱門(mén)商品統(tǒng)計(jì)：生產(chǎn)環(huán)境測(cè)試

六、廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

第111講-廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)：需求分析、技術(shù)方案設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)
第112講-廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)：為動(dòng)態(tài)黑名單實(shí)時(shí)計(jì)算每天各用戶(hù)對(duì)各廣告的點(diǎn)擊次數(shù)5 x1
第113講-廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)：使用高性能方式將實(shí)時(shí)計(jì)算結(jié)果寫(xiě)入MySQL中
第114講-廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)：過(guò)濾出每個(gè)batch中的黑名單用戶(hù)以生成動(dòng)態(tài)黑名單
第115講-廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)：基于動(dòng)態(tài)黑名單進(jìn)行點(diǎn)擊行為過(guò)濾
第116講-廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)：計(jì)算每天各省各城市各廣告的點(diǎn)擊量
第117講-廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)：計(jì)算每天各省的top3熱門(mén)廣告
第118講-廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)：計(jì)算每天各廣告最近1小時(shí)滑動(dòng)窗口內(nèi)的點(diǎn)擊趨勢(shì)
第119講-廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)：實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)計(jì)算程序的HA高可用性
第120講-廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)：對(duì)實(shí)時(shí)計(jì)算程序進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)
第121講-廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)：生產(chǎn)環(huán)境測(cè)試
第122講-課程總結(jié)：都學(xué)到了什么？

新升級(jí)增加課程大綱

第123講-（贈(zèng)送）Spark 2.0-新特性介紹
第124講-（贈(zèng)送）Spark 2.0-新特性介紹-易用性：標(biāo)準(zhǔn)化SQL支持以及更合理的AP
第125講-（贈(zèng)送）Spark 2.0-新特性介紹-高性能：讓Spark作為編譯器來(lái)運(yùn)行
第126講-（贈(zèng)送）Spark 2.0-新特性介紹-智能化：Structured Streaming介紹
第127講-（贈(zèng)送）Spark 2.0-新特性介紹-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技術(shù)缺陷分析
第128講-（贈(zèng)送）Spark 2.0-新特性介紹-whole-stage code generation技術(shù)和vectorization技術(shù)
第129講-（贈(zèng)送）Spark 2.0-Spark 2.x與1.x對(duì)比以及分析、學(xué)習(xí)建議以及使用建議
第130講-（贈(zèng)送）Spark 2.0-課程環(huán)境搭建：虛擬機(jī)、CentOS、Hadoop、Spark等
第131講-（贈(zèng)送）Spark 2.0-開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
第132講-基于Spark 2.0的用戶(hù)活躍度分析：模塊介紹以及交互式用戶(hù)行為分析系統(tǒng)的解釋
第133講-基于Spark 2.0的用戶(hù)活躍度分析：統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間內(nèi)訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)最多的10個(gè)用戶(hù)
第134講-基于Spark 2.0的用戶(hù)活躍度分析：統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)金額最多的10個(gè)用戶(hù)
第135講-基于Spark 2.0的用戶(hù)活躍度分析：統(tǒng)計(jì)最近一個(gè)周期相比上一個(gè)周期訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)增長(zhǎng)最多的10個(gè)用戶(hù)
第136講-基于Spark 2.0的用戶(hù)活躍度分析：統(tǒng)計(jì)最近一個(gè)周期相比上一個(gè)周期購(gòu)買(mǎi)金額增長(zhǎng)最多的10個(gè)用戶(hù)
第137講-基于Spark 2.0的用戶(hù)活躍度分析：統(tǒng)計(jì)指定注冊(cè)時(shí)間范圍內(nèi)頭7天訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)最高的10個(gè)用戶(hù)
第138講-基于Spark 2.0的用戶(hù)活躍度分析：統(tǒng)計(jì)指定注冊(cè)時(shí)間范圍內(nèi)頭7天購(gòu)買(mǎi)金額最高的10個(gè)用戶(hù)

購(gòu)買(mǎi)過(guò)此商品的人還購(gòu)買(mǎi)過(guò)

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