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课程目录：一、大数据集群搭建
' M7 {7 \5 Y; [- Z; v第1讲-课程介绍 O' T* E% l+ L( M1 g/ F
第2讲-课程环境搭建：CentOS 6.4集群搭建4 \4 i& `' Q* y& u1 v8 z6 k
第3讲-课程环境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建)
+ G7 ~. A+ S9 V' V, @. O第4讲-课程环境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
/ [+ _+ O5 w$ K% [6 F第5讲-课程环境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
7 ~; H) q+ _1 O第6讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
2 c1 U t4 [% \6 a第7讲-课程环境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装
; y/ k" l. t/ g$ d/ N第8讲-课程环境搭建：离线日志采集流程介绍
4 U% `5 O8 z- H- D. P0 S# \第9讲-课程环境搭建：实时数据采集流程介绍
7 U; `2 G" b z; _- i* A! M1 \+ e7 s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' b! q4 P! |, [
' N4 P, h9 e$ c' g
二、用户访问session分析
3 E7 I$ V6 K0 m4 g3 G第11讲-用户访问session分析：模块介绍4 R# S) r& Z5 t- T* n3 h6 P
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' V4 Z/ c# Z/ J+ v. {0 Y/ w! ^
第13讲-用户访问session分析：需求分析
" z: t* y- r2 c/ N: o! P* t5 r第14讲-用户访问session分析：技术方案设计6 J2 J. a8 V6 _9 c; _; c
第15讲-用户访问session分析：数据表设计6 A2 z3 _, r$ n6 L% A# K1 m3 C6 @
第16讲-用户访问session分析：Eclipse工程搭建以及工具类说明# d; I: { q% q
第17讲-用户访问session分析：开发配置管理组件) L% _- K& T7 w/ @' _$ T
第18讲-用户访问session分析：JDBC原理介绍以及增删改查示范
0 d+ I3 d, a# v* A) J8 ]6 X第19讲-用户访问session分析：数据库连接池原理4 h9 J- w5 r+ x: U! B
第20讲-用户访问session分析：单例设计模式
- u' P4 m' I$ f% |7 @3 F第21讲-用户访问session分析：内部类以及匿名内部类% X, b5 M: l7 n& G+ \1 t* W( M
第22讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（上）
. z" H& q% q# l7 E第23讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（下）+ L8 @* L2 l7 b* {6 m7 ?+ f
第24讲-用户访问session分析：JavaBean概念讲解$ m1 d9 O1 [0 Q' [ h0 q
第25讲-用户访问session分析：DAO模式讲解以及TaskDAO开发
9 q# z5 O6 B7 m第26讲-用户访问session分析：工厂模式讲解以及DAOFactory开发* j! L) }- k# v6 }4 r
第27讲-用户访问session分析：JSON数据格式讲解以及fastjson介绍
% K$ T6 }/ ]; p' D6 l' t第28讲-用户访问session分析：Spark上下文构建以及模拟数据生成
" [- a P3 f/ ~" \5 T第29讲-用户访问session分析：按session粒度进行数据聚合: t8 k* _" F; A/ m9 K
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# _4 G% f3 {( X5 z. ~
第31讲-用户访问session分析：session聚合统计之自定义Accumulator
/ S. ~" ~" |0 s6 q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
2 |0 j( G0 w5 S$ F9 J第33讲-用户访问session分析：session聚合统计之重构过滤进行统计1 b! Y8 A- D$ m' _5 b
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
1 u* J& X6 `) D& x9 n5 U! _第35讲-用户访问session分析：session聚合统计之本地测试
$ |! d C: Q8 r7 S& B第36讲-用户访问session分析：session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator9 w6 e# v6 [- x' E# R! F: ^: p" U
第37讲-用户访问session分析：session随机抽取之实现思路分析
- P2 b m$ x t& k+ F$ w" K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
1 P# S a2 g/ M) @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& Q6 z% Y# k' J! D: |
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) H0 |8 K, `2 }5 I) o
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
- H( n7 C* ]% j! T: x第42讲-用户访问session分析：session随机抽取之本地测试) V+ Z& S2 R/ f' E) O5 c
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& l0 g% d& ~! P. s
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
; x4 X( \, ]6 J' ~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 U8 g0 R8 v: o3 l! [
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
! [& ]: T. E+ b第47讲-用户访问session分析：top10热门品类之自定义二次排序" w; Q6 m1 p0 e
第48讲-用户访问session分析：top10热门品类之进行二次排序
# {; q5 n$ T) O$ d9 A第49讲-用户访问session分析：top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL
+ P" W4 _1 |& {2 b0 K Z: ?第50讲-用户访问session分析：top10热门品类之本地测试
" `- c0 L4 r6 u* z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/ _$ g6 b& ?9 N, p
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
! N7 y2 W; n2 W) V9 b6 j8 p, u7 g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
7 H- C4 Y; U+ p5 Q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
' T- A! m" Q4 I( v7 x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
w9 _2 [! R. m9 M1 @! u
8 b0 K' s/ k' u% d- P# C三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案7 E$ p2 j! m9 }& d; D
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) e1 ^, y& h8 e: _, ]
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 R6 d1 S# A3 S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/ m( z7 i. u* l# j$ Q) F: H
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! N. d9 O: M* u
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
2 k2 v: M- d N* i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
* L4 x. W, E: q$ {, F# A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0 c& |6 q k7 G0 C/ l; p! {( P9 |
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+ A- [) x, U* s8 r- R0 m! o
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
% u5 ]' c* b4 L' `$ V' _第65讲-用户访问session分析：Shuffle调优之原理概述. i7 q( O7 y! {
第66讲-用户访问session分析：Shuffle调优之合并map端输出文件
. Z6 T& y- `5 L9 x( ? R7 X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+ i/ ~: s- D p2 x" P) F
第68讲-用户访问session分析：Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager: R, P# B1 a* y3 \, f" B# g
第69讲-用户访问session分析：算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 3 v D, J: Q) E+ o- a! q% H0 W5 [5 F
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
" g& B/ _' `# X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3 c2 t; l1 _! w* q L
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! C" s9 Z- b# i: p/ ]* s5 C
第73讲-用户访问session分析：算子调优之reduceByKey本地聚合介绍
* k1 U$ F% Y, {; s/ P# @5 _- Z第74讲-用户访问session分析：troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM4
& J1 @7 ^: I/ {0 [; w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- `0 Q2 i! [' @& @6 r1 Z3 i) O$ O
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( _) \; R# j2 T: y2 q/ Z
第77讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决各种序列化导致的报错
$ t: {" |5 {" F2 n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
* [, c1 Y2 F$ a5 I% R1 T" L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
( a' q% R+ `5 j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, N/ a. E' A4 p4 q: S; f6 f$ j
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# H1 R' P% J1 i; c$ D( m
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, ?) x) n) ]# L2 g3 ]$ e
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
4 D6 X& b$ T7 O9 @& a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
) r2 |+ B0 |! a$ ~* H; M1 Z4 O2 a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8 Y3 O8 W: s0 v1 v7 h3 F5 S
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
0 d* `8 g) P1 f% {: n8 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join4 t, {1 _' b3 g1 L
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
# [" m x: j U9 v' O/ a% V( Q |6 _2 z2 z% e" ]8 z5 m n& |8 l+ `
四、页面单跳转化率统计9 z) z/ g( Y. J2 [
第89讲-页面单跳转化率：模块介绍
3 f( C. T0 L" I1 C: p) z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
- R1 _% I- \8 o0 z( `7 I+ q" G第91讲-页面单跳转化率：编写基础代码3 D# p1 A6 m9 a7 p
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5 w5 U1 a" D3 U9 P4 q; d1 ]( R
第93讲-页面单跳转化率：计算页面流起始页面的
4 o; o. e% E3 Q; \+ u+ C第94讲-页面单跳转化率：计算页面切片的转化率 u8 A6 w5 S4 A* {: P! r
第95讲-页面单跳转化率：将页面切片转化率写入MySQL ] n& L: [- g& i. y
第96讲-页面单跳转化率：本地测试
5 b+ K7 v0 W( t. W& R第97讲-页面单跳转化率：生产环境测试8 {9 P( U* c9 E1 ?
第98讲-用户访问session分析：生产环境测试
: P1 x4 w8 n2 x3 ^& d* N- k9 E( g. \: }4 p
五、各区域热门商品统计) D/ ?0 q0 E% n+ o& P! K
第99讲-各区域热门商品统计：模块介绍
8 Z& ~) O1 O( Z% [3 o3 O2 i6 q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 a7 N! `* t" i) `0 i
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7 c h1 q9 o& f( ~; Y: S" M' \* z+ o
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
% d# c4 [0 x! ^0 b! k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
* f# q5 f! t) E5 E- r7 i& l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()
+ F: F; ?' x0 L( e& b# b, a, c, n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
9 l- h6 g, J5 ]4 h7 }2 V2 Z% A$ z, J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
) x$ ?# ?3 A" I5 w0 i/ x" B5 F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
1 h) K y# d; j* @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, x2 a& g$ }1 b% U9 k+ |
第108讲-各区域热门商品统计：将结果数据写入MySQL中. G q& U i2 G# s& J
第109讲-各区域热门商品统计：Spark SQL数据倾斜解决方案
$ o# R8 M" ^' }2 R! [! }第110讲-各区域热门商品统计：生产环境测试
5 d8 `+ X6 Y4 C- n) ?
6 d5 d% c7 A1 o% x6 N6 P六、广告点击流量实时统计1 L7 z& B5 Q# P) `$ [' Y
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& S0 M0 ]& \1 T+ l D
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5 x1
6 p* y2 n* Q/ P0 Q, k# p: @0 C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
; N' k" l9 D" G4 r% 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" d$ \: l+ e9 ^7 P4 X6 w, H+ R
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% U9 Z+ l$ a/ f: ~& `# j; c3 C5 ]
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( t' h3 l8 ?+ T
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
; e# n( Q9 F L2 G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
n) n5 c' k9 X$ X" [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7 n8 t0 C( V5 T5 l. r8 o' J8 l( ~
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
* h* o- K, `% j1 }& I' J第121讲-广告点击流量实时统计：生产环境测试
3 H4 e' L* |1 {* e第122讲-课程总结：都学到了什么？
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; p! F4 Z$ s. i3 M新升级增加课程大纲. g. ^9 |1 V! l5 \% y2 t! ?
第123讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍
7 w; M) p% m" m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AP$ I9 m2 S8 u* P6 |+ ^) ?+ o
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% [; B r5 f, s) h- v9 W
第126讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍& o5 Z: M7 }) u& t3 w( n/ ^6 F. @
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
$ _- B7 L) j* D6 _2 S3 P第128讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
/ }+ X# t; x+ |0 D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
8 i I4 ~$ f/ _. d* }/ {第130讲-（赠送）Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
# v$ ]7 } i; ]5 o, b第131讲-（赠送）Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
+ j1 U$ w7 K! A% V% u4 {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5 A7 t% f6 q4 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
3 n$ c& N" a! P4 a: ?0 I( g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3 n- a, O% `/ b8 L
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
7 D7 M; }$ t. G5 X2 t1 j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
3 |) h6 j9 X, Y* C) S9 e3 V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 x+ @ E9 n6 ]6 ]
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( p2 q& @1 Q1 I. b; q
3 r# @& v9 U( V4 ~3 t% f' J
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发表于 2019-5-12 12:57:15
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
显身卡