|
|
课程目录：一、大数据集群搭建
; g; n5 x! p5 h9 y; b, O第1讲-课程介绍
# u1 ~: g, ^2 s; I' I9 E第2讲-课程环境搭建：CentOS 6.4集群搭建; d: E8 u" Z, v) G; Y2 H
第3讲-课程环境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建)
4 V- ]% h) u$ D第4讲-课程环境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
5 n5 _5 ~+ S3 V" W5 p第5讲-课程环境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
* \, I# _! l- F0 w! b% ?第6讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
% b" L& m' _4 o' u2 \第7讲-课程环境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装+ g0 O, x+ K4 A e& P
第8讲-课程环境搭建：离线日志采集流程介绍, G3 |' @/ B3 D# K+ r: j: t7 K
第9讲-课程环境搭建：实时数据采集流程介绍' Y* B- g2 k' h$ p
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
1 M, n) s# J# S* x( b* `, ` h/ M3 y( J6 F% c
二、用户访问session分析
S6 A0 w5 @1 P$ p% _8 c; ~# x! Q. d第11讲-用户访问session分析：模块介绍
: E! G6 p2 c4 }( w3 i8 n# i; e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- Y+ H& k3 `7 Q: w& x
第13讲-用户访问session分析：需求分析8 @5 \& e0 R4 e" j k
第14讲-用户访问session分析：技术方案设计4 n* Y* m: v j1 Q3 U
第15讲-用户访问session分析：数据表设计0 p2 l% f$ x- Y, w1 S3 v( i1 v! M4 R
第16讲-用户访问session分析：Eclipse工程搭建以及工具类说明% z# J9 ~# U g7 l1 J, q
第17讲-用户访问session分析：开发配置管理组件( U& z7 R( Z9 |/ H1 ~) y, D( @
第18讲-用户访问session分析：JDBC原理介绍以及增删改查示范
) E8 n8 `. {/ u; y第19讲-用户访问session分析：数据库连接池原理7 x7 }' C1 j% e7 g+ w4 m
第20讲-用户访问session分析：单例设计模式. t: Z! C* K& Q! S' m1 u
第21讲-用户访问session分析：内部类以及匿名内部类
$ i8 d+ t- L: V2 ]; w5 j3 y% Q第22讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（上）+ }7 o% _5 E# G% G
第23讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（下）
2 d$ S/ E6 o+ t0 F4 u第24讲-用户访问session分析：JavaBean概念讲解1 w* L5 l% M* c0 V. e
第25讲-用户访问session分析：DAO模式讲解以及TaskDAO开发
4 D1 P3 U4 r- P* w4 v' b0 E第26讲-用户访问session分析：工厂模式讲解以及DAOFactory开发4 g! x( _4 {: u; E: a4 S* B1 z
第27讲-用户访问session分析：JSON数据格式讲解以及fastjson介绍
4 ]7 N' Y1 g; q: |. q( L第28讲-用户访问session分析：Spark上下文构建以及模拟数据生成
; F: a$ b' S/ h5 s2 e第29讲-用户访问session分析：按session粒度进行数据聚合. B) P; R5 b/ G3 \
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/ f+ V, x1 \" z1 I
第31讲-用户访问session分析：session聚合统计之自定义Accumulator
6 B! Z7 m5 a d+ f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
* K: U- C3 E) u% P2 @! m. ?第33讲-用户访问session分析：session聚合统计之重构过滤进行统计
: g/ X# Z) T. q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
4 N* |* X0 }# z第35讲-用户访问session分析：session聚合统计之本地测试* F) e, Z5 b7 z* ^
第36讲-用户访问session分析：session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator: {: R* s% x# k( c$ [: _
第37讲-用户访问session分析：session随机抽取之实现思路分析( `$ X! A0 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% V W2 Y. Y/ t, B9 u, Q* V
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- D/ D) ]+ o) R5 ^& r) Y) w6 o
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% N# S! ]& _, a9 m
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6 N ^% { ~/ w k0 C) w% k
第42讲-用户访问session分析：session随机抽取之本地测试
+ A- W; ^% K7 @* t; R" `0 a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- i. T" d+ U. [" r( C
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
0 f- Q1 {8 R- D9 v( e- O" h* K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
. c9 H, @0 O+ d+ P% ^8 K8 d4 M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
+ U# F9 n. M! H1 T第47讲-用户访问session分析：top10热门品类之自定义二次排序: x m+ \% A; E% [
第48讲-用户访问session分析：top10热门品类之进行二次排序
, D* c% S% {, K; S2 C, @; L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
5 U7 k% a$ ?+ q, @! h第50讲-用户访问session分析：top10热门品类之本地测试+ |" e. v3 T8 ?( b$ G2 R
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; H7 s6 I T3 j) u# U
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) p: t, f- C; t: v
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
& }6 l. |9 [2 O. F2 q" E8 F" B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 P7 \1 l# O1 D7 o( y9 |
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 n- i$ Y1 q; O. N, _! S& a
$ A% i! h' G9 Y8 k+ c E' Q1 E0 G
三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案! Q3 |2 J3 q6 h' _: J/ f
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3 \, s! f* }- ] q5 E6 P9 W
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 H# m6 @% Y/ |0 I
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
" y: ^$ v# r5 P) o" | D* u! `% u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
) s) e4 v1 a( ~& ^4 f" p- L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9 g3 l9 d8 K( H# z4 E: [5 M% O
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
' b9 N V! q+ G: M5 S) V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$ F* J" ?0 r& l( d
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0 R9 O" v4 o1 e- ?' Z1 B
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- D! }9 e7 A( n4 ?* S: ?
第65讲-用户访问session分析：Shuffle调优之原理概述
$ M8 k% |- R [; {第66讲-用户访问session分析：Shuffle调优之合并map端输出文件
" s {' t$ B @8 a6 E% Z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# Q) r8 F r2 ]. c. d) q
第68讲-用户访问session分析：Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager
$ |+ G. k0 o: P$ C# `( i7 m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 l H# A* L- S. M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. X9 |. W1 M6 ^
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
0 ?8 R, v z' ?( }4 m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
" Z$ a0 B4 S/ l1 G, H' d第73讲-用户访问session分析：算子调优之reduceByKey本地聚合介绍
0 m4 H- U, p2 G. S* ?第74讲-用户访问session分析：troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM48 h8 R4 A. K( i- c! c) F
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/ O* ?, T A- k
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
% A. e' B1 F' k C! f第77讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决各种序列化导致的报错1 B2 Y6 X* p9 f% x x
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8 O; ]; T4 D0 x+ W" ?/ P5 _
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
1 ? w7 E$ c+ T. M9 ]( K) G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8 Q/ v4 k2 v' _7 v7 X6 }
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
2 \1 p4 P$ q* _7 @: d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
" M4 g( v3 o% G, U6 r: L# P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
7 _7 s% c7 M1 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: Y% S; z0 z# F" c# J$ D
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
# g( O* C+ ~: H" u4 n2 d4 c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
: J: l5 @ `; V, U/ {# w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join$ x! Q7 d1 m; {6 O) t# W( B
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/ c0 K; _, ]2 H4 S7 n# v
, E* m3 M. [+ x: I
四、页面单跳转化率统计
( O1 F& T. k2 A7 _第89讲-页面单跳转化率：模块介绍' N( A4 h5 q' b, |
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$ t( U0 C3 l) E2 Q! d& X$ q9 P
第91讲-页面单跳转化率：编写基础代码7 G6 V% c8 [& U
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
% H& j; C8 w, S/ Z1 o第93讲-页面单跳转化率：计算页面流起始页面的% |* u- L8 k7 ^: H8 v
第94讲-页面单跳转化率：计算页面切片的转化率
2 f( ^$ H3 h U$ P. R- P; W, b. W/ Z第95讲-页面单跳转化率：将页面切片转化率写入MySQL
% Q8 {0 }4 ]1 c3 j' F第96讲-页面单跳转化率：本地测试: n) h3 [; v7 q8 A6 ^( @$ z
第97讲-页面单跳转化率：生产环境测试. }" I0 ]3 o5 ?& w% `1 h
第98讲-用户访问session分析：生产环境测试
/ v' j' ]; @: u+ T) q( D
3 _+ v. @1 t, E2 F$ n4 h五、各区域热门商品统计
( I& {. l. {1 z第99讲-各区域热门商品统计：模块介绍" G, B, }# E% D" g. i2 d
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5 e: T, ^3 ~6 d- v
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
/ x1 B0 i8 s! m1 x. V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* T9 M4 f5 r! G9 o3 Q i
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
8 x3 {+ t9 a$ l, P3 _3 \; U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()
& n3 j. ?& W8 Q- P# q* g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% J" Y8 L# X, @) q
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
7 M( G$ Q/ u* C v0 D6 `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
- H3 P3 w" i4 f7 h9 U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
/ Y) D5 L0 U& g9 a; W第108讲-各区域热门商品统计：将结果数据写入MySQL中
1 f! B3 y( o1 M6 B' R5 }第109讲-各区域热门商品统计：Spark SQL数据倾斜解决方案
( q f U; ~* K y; U; u5 c第110讲-各区域热门商品统计：生产环境测试
5 {+ P3 a- r1 Y6 e0 V& U5 B
4 B. m. C* n* |5 s7 k六、广告点击流量实时统计8 P4 D7 ?/ [; b. ^6 A) K$ {
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3 x8 o" o7 r; s s& h
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) S2 x- t) g8 B4 b6 x. }4 d; j
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
1 Y/ Y6 \& A0 l6 \. A/ B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) k& c0 B ~) c+ n9 w8 O2 {
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0 {6 K. l; j" Z. d% E7 S
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
1 N, o0 o i. Q! v/ P7 n' C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2 t: I& Y* k) y
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
- |3 u. a a8 t7 D1 Z. q' L% [( v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- _* l8 M H+ r
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! G4 G0 O: M/ D1 {& c% C2 ?
第121讲-广告点击流量实时统计：生产环境测试5 H5 ?/ I2 s% p0 r2 ]& r
第122讲-课程总结：都学到了什么？6 Q! C5 a8 P: @9 L' Y; U
, q/ [+ z) k) }8 h4 }
新升级增加课程大纲 R3 W; p f- l3 Y# u
第123讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍$ K; f. |! y( ~$ W. x3 U1 F' p
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
; o' W; ~- t" k5 x% r9 x8 H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* u3 P- i- a) A1 ?3 t/ r8 i
第126讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍
+ R( z- F& k2 s w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6 i6 ?; y2 F3 d {" n$ l. c( n
第128讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术9 ?1 w: Y+ Y3 I3 S6 V8 l- L0 J
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
; r1 T9 [" W' U8 c4 ?* i W+ @第130讲-（赠送）Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
- n) B8 v! U: B2 ?第131讲-（赠送）Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
+ N6 ` i0 g" u: q8 ^# u2 k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
8 Q: c$ a | F/ J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: J" K4 o/ E; L& \' T$ Y0 d) n3 {7 K
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
4 {7 u0 U, ]4 y" `4 t) B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0 X' c5 N0 j" a9 a
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
/ D$ O. w* Q x$ l% P7 T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
$ J" P; k* W+ ]: d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
# _# K B) X( y& F
% Y0 K/ F, C" B& C9 q |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？立即注册
×
|
/1 
|小黑屋|Archiver|手机版|一路学IT论坛 专业视频教程网站
窥视卡
雷达卡
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