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北风网Spark大型项目实战138讲,资源教程下载

木马童年 2020-10-29 18:18 58 0

课程名称北风网Spark大型项目实战138讲,资源教程下载课程目录001.课程介绍002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(1)002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(2)003.课程环境搭建-hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建004.课程 ...

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课程名称

北风网Spark大型项目实战138讲,资源教程下载

课程目录

001.课程介绍

002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(1)

002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(2)

003.课程环境搭建-hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建

004.课程环境搭建-hive-0.13.1-cdh5.3.6安装

005.课程环境搭建-zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建

006.课程环境搭建-kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建_rec

007.课程环境搭建-flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装_rec

008.课程环境搭建-离线日志采集流程介绍_rec

009.课程环境搭建-实时数据采集流程介绍_rec

010.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

011.用户访问session分析-模块介绍_rec

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

013.用户访问session分析-需求分析_rec

014.用户访问session分析-技术方案设计_rec

015.用户访问session分析-数据表设计_rec

016.用户访问session分析-Eclipse工程搭建以及工具类说明_rec

017.用户访问session分析-开发配置管理组件_rec

018.用户访问session分析-JDBC原理介绍以及增删改查示范_rec

019.用户访问session分析-数据库连接池原理_rec

020.用户访问session分析-单例设计模式_rec

021.用户访问session分析-内部类以及匿名内部类_rec

022.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件(上)_rec

023.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件(下)_rec

024.用户访问session分析-JavaBean概念讲解_rec

025.用户访问session分析-DAO模式讲解以及TaskDAO开发_rec

026.用户访问session分析-工厂模式讲解以及DAOFactory开发_rec

027.用户访问session分析-JSON数据格式讲解以及fastjson介绍_rec

028.用户访问session分析-Spark上下文构建以及模拟数据生成_rec

029.用户访问session分析-按session粒度进行数据聚合_rec

030.用户访问session分析-按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤_rec

031.用户访问session分析-session聚合统计之自定义Accumulator_rec

032.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_rec

033.用户访问session分析-session聚合统计之重构过滤进行统计_rec

034.用户访问session分析-session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL_rec

035.用户访问session分析-session聚合统计之本地测试_rec

036.用户访问session分析-session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator_rec

037.用户访问session分析-session随机抽取之实现思路分析_rec

038.用户访问session分析-session随机抽取之计算每天每小时session数量_rec

039.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_rec

040.用户访问session分析-session随机抽取之根据随机索引进行抽取_rec

041.用户访问session分析-session随机抽取之获取抽取session的明细数据_rec

042.用户访问session分析-session随机抽取之本地测试_rec

043.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_rec

044.用户访问session分析-top10热门品类之获取session访问过的所有品类_rec

045.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_rec

046.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_rec

047.用户访问session分析-top10热门品类之自定义二次排序key_rec

048.用户访问session分析-top10热门品类之进行二次排序_rec

049.用户访问session分析-top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL_rec

050.用户访问session分析-top10热门品类之本地测试_rec

051.用户访问session分析-top10热门品类之使用Scala实现二次排序_rec

052.用户访问session分析-top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成_rec

053.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_rec

054.用户访问session分析-top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session_rec

055.用户访问session分析-top10活跃session之本地测试以及阶段总结_rec

056.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中分配更多资源_rec

057.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中调节并行度_rec

058.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_rec

059.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中广播大变量_rec

060.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化 _rec

061.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_rec

062.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_rec

063.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_rec

064.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_rec

065.用户访问session分析-Shuffle调优之原理概述_rec

066.用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件_rec

067.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 _rec

068.用户访问session分析-Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager_rec

069.用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 _rec

070.用户访问session分析-算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量 _rec

071.用户访问session分析-算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能_rec

072.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_rec

073.用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍_rec

074.用户访问session分析-troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM _rec

075.用户访问session分析-troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败 _rec

076.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 _rec

077.用户访问session分析-troubleshooting之解决各种序列化导致的报错_rec

078.用户访问session分析-troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题 _rec

079.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_rec

080.用户访问session分析-troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题 _rec

081.用户访问session分析-troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用_rec

082.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之原理以及现象分析_rec

083.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_rec

084.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_rec

085.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_rec

086.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join_rec

087.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_rec

088.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_rec

089.页面单跳转化率-模块介绍_rec

090.页面单跳转化率-需求分析、技术方案设计、数据表设计 _rec

091.页面单跳转化率-编写基础代码_rec

092.页面单跳转化率-页面切片生成以及页面流匹配算法实现_rec

093.页面单跳转化率-计算页面流起始页面的pv_rec

094.页面单跳转化率-计算页面切片的转化率 _rec

095.页面单跳转化率-将页面切片转化率写入MySQL _rec

096.页面单跳转化率-本地测试_rec

097.页面单跳转化率-生产环境测试 _rec

098.用户访问session分析-生产环境测试_rec

099.各区域热门商品统计-模块介绍_rec

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

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

102.各区域热门商品统计-异构数据源之从MySQL中查询城市数据_rec

103.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

104.各区域热门商品统计-开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct()_rec

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

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

107.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

108.各区域热门商品统计-将结果数据写入MySQL中_rec

109.各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案_rec

110.各区域热门商品统计-生产环境测试_rec

111.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

112.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

113.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

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

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

116.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

117.广告点击流量实时统计-计算每天各省的top3热门广告_rec

118.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

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

120.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

121.广告点击流量实时统计-生产环境测试 _rec

122.课程总结-都学到了什么?_rec

123.Spark 2.0-新特性介绍 _rec

124.Spark 2.0-易用性:标准化SQL支持以及更合理的API_rec

125.Spark 2.0-高性能:让Spark作为编译器来运行_rec

126.Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍_rec

127.Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model深度剖析_rec

128.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术_rec

129.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

130.Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等_rec

131.Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark_rec

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

133.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

134.统计指定时间内购买金额最多的10个用户_rec

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

136.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

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

138.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_rec

课件文档代码

数据采集 数据结构 大数据平台 数据库 Spark 数据聚合
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