[百度网盘]Spark2.0大型项目实战-电商用户行为分析大数据平台

Spark2.0大型项目实战-电商用户行为分析大数据平台（138讲）
001.课程介绍.flv
127.7M2018-02-07 18:10
002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(1).flv
177.1M2018-02-07 18:10
002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(2).flv
124.4M2018-02-07 18:10
003.课程环境搭建-hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建.flv
101.8M2018-02-07 18:10
004.课程环境搭建-hive-0.13.1-cdh5.3.6安装.flv
77.2M2018-02-07 18:10
005.课程环境搭建-zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建.flv
34.5M2018-02-07 18:10
006.课程环境搭建-kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建_rec.flv
65.5M2018-02-07 18:10
007.课程环境搭建-flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装_rec.flv
61.1M2018-02-07 18:10
008.课程环境搭建-离线日志采集流程介绍_rec.flv
100.6M2018-02-07 18:10
009.课程环境搭建-实时数据采集流程介绍_rec.flv
44.8M2018-02-07 18:10
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.flv
48.3M2018-02-07 18:10
011.用户访问session分析-模块介绍_rec.flv
106.3M2018-02-07 18:10
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.flv
181.3M2018-02-07 18:10
013.用户访问session分析-需求分析_rec.flv
93.3M2018-02-07 18:10
014.用户访问session分析-技术方案设计_rec.flv
107.6M2018-02-07 18:10
015.用户访问session分析-数据表设计_rec.flv
62.3M2018-02-07 18:10
016.用户访问session分析-Eclipse工程搭建以及工具类说明_rec.flv
48.9M2018-02-07 18:10
017.用户访问session分析-开发配置管理组件_rec.flv
100.2M2018-02-07 18:10
018.用户访问session分析-JDBC原理介绍以及增删改查示范_rec.flv
222.9M2018-02-07 18:10
019.用户访问session分析-数据库连接池原理_rec.flv
70.5M2018-02-07 18:10
020.用户访问session分析-单例设计模式_rec.flv
64.2M2018-02-07 18:10
021.用户访问session分析-内部类以及匿名内部类_rec.flv
51.7M2018-02-07 18:10
022.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（上）_rec.flv
94.2M2018-02-07 18:10
023.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（下）_rec.flv
107.3M2018-02-07 18:10
024.用户访问session分析-JavaBean概念讲解_rec.flv
40.2M2018-02-07 18:10
025.用户访问session分析-DAO模式讲解以及TaskDAO开发_rec.flv
82.9M2018-02-07 18:10
026.用户访问session分析-工厂模式讲解以及DAOFactory开发_rec.flv
29.1M2018-02-07 18:10
027.用户访问session分析-JSON数据格式讲解以及fastjson介绍_rec.flv
60.8M2018-02-07 18:10
028.用户访问session分析-Spark上下文构建以及模拟数据生成_rec.flv
77.8M2018-02-07 18:10
029.用户访问session分析-按session粒度进行数据聚合_rec.flv
232.7M2018-02-07 18:10
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.flv
155.5M2018-02-07 18:10
031.用户访问session分析-session聚合统计之自定义Accumulator_rec.flv
96.1M2018-02-07 18:10
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.flv
129.8M2018-02-07 18:10
033.用户访问session分析-session聚合统计之重构过滤进行统计_rec.flv
68.5M2018-02-07 18:10
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.flv
93.1M2018-02-07 18:10
035.用户访问session分析-session聚合统计之本地测试_rec.flv
63.9M2018-02-07 18:10
036.用户访问session分析-session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator_rec.flv
52.7M2018-02-07 18:10
037.用户访问session分析-session随机抽取之实现思路分析_rec.flv
37.7M2018-02-07 18:10
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.flv
68M2018-02-07 18:10
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.flv
87.4M2018-02-07 18:10
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.flv
88.6M2018-02-07 18:10
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.flv
69.5M2018-02-07 18:10
042.用户访问session分析-session随机抽取之本地测试_rec.flv
47.7M2018-02-07 18:10
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.flv
39.1M2018-02-07 18:10
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.flv
56.7M2018-02-07 18:10
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.flv
79.5M2018-02-07 18:10
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.flv
68.3M2018-02-07 18:10
047.用户访问session分析-top10热门品类之自定义二次排序key_rec.flv
32.6M2018-02-07 18:10
048.用户访问session分析-top10热门品类之进行二次排序_rec.flv
18.9M2018-02-07 18:10
049.用户访问session分析-top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL_rec.flv
35.3M2018-02-07 18:10
050.用户访问session分析-top10热门品类之本地测试_rec.flv
37.4M2018-02-07 18:10
051.用户访问session分析-top10热门品类之使用Scala实现二次排序_rec.flv
19.3M2018-02-07 18:10
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.flv
78.5M2018-02-07 18:10
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.flv
49.7M2018-02-07 18:10
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.flv
72.5M2018-02-07 18:10
055.用户访问session分析-top10活跃session之本地测试以及阶段总结_rec.flv
98.3M2018-02-07 18:10
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.flv
111.5M2018-02-07 18:10
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.flv
167.7M2018-02-07 18:10
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.flv
144M2018-02-07 18:10
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.flv
171.2M2018-02-07 18:10
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.flv
97.5M2018-02-07 18:10
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.flv
121.1M2018-02-07 18:10
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.flv
99.5M2018-02-07 18:10
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.flv
171.9M2018-02-07 18:10
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.flv
120.7M2018-02-07 18:10
065.用户访问session分析-Shuffle调优之原理概述_rec.flv
87.8M2018-02-07 18:10
066.用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件_rec.flv
143.7M2018-02-07 18:10
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.flv
100.7M2018-02-07 18:10
068.用户访问session分析-Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager_rec.flv
150.1M2018-02-07 18:10
069.用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 _rec.flv
51.7M2018-02-07 18:10
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.flv
58.6M2018-02-07 18:10
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.flv
83.1M2018-02-07 18:10
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.flv
83.1M2018-02-07 18:10
073.用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍_rec.flv
59.2M2018-02-07 18:10
074.用户访问session分析-troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM _rec.flv
77M2018-02-07 18:10
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.flv
72.7M2018-02-07 18:10
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.flv
63.4M2018-02-07 18:10
077.用户访问session分析-troubleshooting之解决各种序列化导致的报错_rec.flv
34.7M2018-02-07 18:10
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.flv
20.9M2018-02-07 18:10
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.flv
93.7M2018-02-07 18:10
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.flv
92.4M2018-02-07 18:10
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.flv
92M2018-02-07 18:10
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.flv
99.8M2018-02-07 18:10
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.flv
109.6M2018-02-07 18:10
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.flv
68.3M2018-02-07 18:10
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.flv
59.9M2018-02-07 18:10
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.flv
78.3M2018-02-07 18:10
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.flv
150.3M2018-02-07 18:10
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.flv
88.6M2018-02-07 18:10
089.页面单跳转化率-模块介绍_rec.flv
42.6M2018-02-07 18:10
090.页面单跳转化率-需求分析、技术方案设计、数据表设计 _rec.flv
72.6M2018-02-07 18:10
091.页面单跳转化率-编写基础代码_rec.flv
119.3M2018-02-07 18:10
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.flv
43.3M2018-02-07 18:10
093.页面单跳转化率-计算页面流起始页面的pv_rec.flv
43.3M2018-02-07 18:10
094.页面单跳转化率-计算页面切片的转化率 _rec.flv
41.6M2018-02-07 18:10
095.页面单跳转化率-将页面切片转化率写入MySQL _rec.flv
46.9M2018-02-07 18:10
096.页面单跳转化率-本地测试_rec.flv
22.3M2018-02-07 18:10
097.页面单跳转化率-生产环境测试 _rec.flv
106.4M2018-02-07 18:10
098.用户访问session分析-生产环境测试_rec.flv
55.7M2018-02-07 18:10
099.各区域热门商品统计-模块介绍_rec.flv
163.9M2018-02-07 18:10
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.flv
73.7M2018-02-07 18:10
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.flv
52.6M2018-02-07 18:10
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.flv
41.9M2018-02-07 18:10
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.flv
49.5M2018-02-07 18:10
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.flv
73.5M2018-02-07 18:10
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.flv
34M2018-02-07 18:10
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.flv
33.6M2018-02-07 18:10
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.flv
21.3M2018-02-07 18:10
108.各区域热门商品统计-将结果数据写入MySQL中_rec.flv
21.3M2018-02-07 18:10
109.各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案_rec.flv
121.1M2018-02-07 18:10
110.各区域热门商品统计-生产环境测试_rec.flv
186.9M2018-02-07 18:10
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.flv
117.9M2018-02-07 18:10
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.flv
103.8M2018-02-07 18:10
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.flv
144.1M2018-02-07 18:10
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.flv
144.1M2018-02-07 18:10
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.flv
107.9M2018-02-07 18:10
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.flv
149.2M2018-02-07 18:10
117.广告点击流量实时统计-计算每天各省的top3热门广告_rec.flv
136.9M2018-02-07 18:10
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.flv
129.6M2018-02-07 18:10
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.flv
75.1M2018-02-07 18:10
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.flv
53.9M2018-02-07 18:10
121.广告点击流量实时统计-生产环境测试 _rec.flv
36.3M2018-02-07 18:10
122.课程总结-都学到了什么？_rec.flv
99.2M2018-02-07 18:10
123.Spark 2.0-新特性介绍 _rec.flv
32.9M2018-02-07 18:10
124.Spark 2.0-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API_rec.flv
23.4M2018-02-07 18:10
125.Spark 2.0-高性能：让Spark作为编译器来运行_rec.flv
17.5M2018-02-07 18:10
126.Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍_rec.flv
14.7M2018-02-07 18:10
127.Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model深度剖析_rec.flv
23.8M2018-02-07 18:10
128.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术_rec.flv
19M2018-02-07 18:10
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.flv
72.9M2018-02-07 18:10
130.Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等_rec.flv
107.6M2018-02-07 18:10
131.Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark_rec.flv
14.2M2018-02-07 18:10
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.flv
31.1M2018-02-07 18:10
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.flv
52.4M2018-02-07 18:10
134.统计指定时间内购买金额最多的10个用户_rec.flv
13.9M2018-02-07 18:10
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.flv
22.9M2018-02-07 18:10
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.flv
15.9M2018-02-07 18:10
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.flv
14.9M2018-02-07 18:10
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.flv
27.4M2018-02-07 18:10
课件文档代码
-2018-02-08 14:25


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