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课程目录：一、大数据集群搭建; r$ L' Y3 G% F0 m O. |# J
第1讲-课程介绍
- J( z8 p) T: c7 h" K第2讲-课程环境搭建：CentOS 6.4集群搭建
0 g6 w" C3 _) b7 F O9 e6 _% ?第3讲-课程环境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建) : R7 H6 J; c# [3 x5 i ~
第4讲-课程环境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安装# K: y/ }' `1 N+ T0 g6 ?
第5讲-课程环境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建. G% d, ^7 u0 T8 Q7 f2 m8 x; U
第6讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建" g0 ^: ^/ P: g( X8 H
第7讲-课程环境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装
) F1 n" o' P! }0 K3 k8 z第8讲-课程环境搭建：离线日志采集流程介绍( \, ~4 [* b7 u+ D5 S) z( K. O
第9讲-课程环境搭建：实时数据采集流程介绍
) b5 l$ b) @4 m" h/ Q/ \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
( W$ C4 U# W/ ?+ e7 U. y( A* x2 l9 P
二、用户访问session分析5 M0 {$ g7 ?7 I
第11讲-用户访问session分析：模块介绍/ E9 ?, l2 T/ I+ w, q5 ]
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( z2 l5 n& ~) O: E& v$ A" N
第13讲-用户访问session分析：需求分析+ J9 h9 ~9 N5 G6 ?( c2 N9 T8 W
第14讲-用户访问session分析：技术方案设计& _( I9 X* t& ]& e) P
第15讲-用户访问session分析：数据表设计
& I+ j' L% I/ _第16讲-用户访问session分析：Eclipse工程搭建以及工具类说明
0 ~ I* B2 O' j1 o5 j+ p. d第17讲-用户访问session分析：开发配置管理组件8 F8 E, u" z0 a
第18讲-用户访问session分析：JDBC原理介绍以及增删改查示范% @7 y6 ?& D9 m/ b# H3 h) d3 V
第19讲-用户访问session分析：数据库连接池原理" i+ d8 u e/ {
第20讲-用户访问session分析：单例设计模式
$ M+ g# U+ {8 b1 q3 }/ `第21讲-用户访问session分析：内部类以及匿名内部类
5 U& n+ e9 a* a/ v- p) Q+ y第22讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（上）$ R3 Y1 e/ z% j2 r. J4 l
第23讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（下）
7 C4 v5 S- v$ X+ ~第24讲-用户访问session分析：JavaBean概念讲解, ^/ C6 |8 Q: U! k0 q0 D% K( r6 _
第25讲-用户访问session分析：DAO模式讲解以及TaskDAO开发& V7 ]: c6 o( c* x$ K
第26讲-用户访问session分析：工厂模式讲解以及DAOFactory开发
9 k. c0 T6 @4 i5 ^) ]第27讲-用户访问session分析：JSON数据格式讲解以及fastjson介绍( _) d. j2 Q; c& O
第28讲-用户访问session分析：Spark上下文构建以及模拟数据生成) S# S1 k# ^- P6 Z
第29讲-用户访问session分析：按session粒度进行数据聚合( Y3 U, W) l5 O% M$ A6 j
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
6 }# N2 `5 v0 m# a! q; x, w; l6 I第31讲-用户访问session分析：session聚合统计之自定义Accumulator
7 t- b2 c5 |$ ~* J( w4 y4 ]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' ?$ }8 k) ^7 w* L0 j5 x6 l
第33讲-用户访问session分析：session聚合统计之重构过滤进行统计
; t7 d% j% ~& ^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; N; z/ P1 O7 @; O- w+ U
第35讲-用户访问session分析：session聚合统计之本地测试
! a* e) d' A/ E; \6 D8 x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$ _* A& T: n8 v( t" [2 e! x) F# ^3 _/ C
第37讲-用户访问session分析：session随机抽取之实现思路分析- F# g" Z3 n1 O+ s; X
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7 b0 N- K0 M( J9 ^1 R9 T& o
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* i0 h6 }3 s, `0 G) ~
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" C8 Z5 {' Z6 ~" P! M5 ^
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0 t" O9 {' _& N2 Q
第42讲-用户访问session分析：session随机抽取之本地测试
' K; Q- N0 |! m3 |+ V0 W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
0 x9 \( |# e, e4 l4 r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
% B. P% Q/ D# u0 h% Z' U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, q: m5 k# j3 k% o$ k
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" w! e( r i' _7 {+ D t$ d
第47讲-用户访问session分析：top10热门品类之自定义二次排序
- C9 M6 @( j/ @4 w/ {第48讲-用户访问session分析：top10热门品类之进行二次排序; k$ h5 h2 I$ b# W0 w0 _8 ^6 ~$ `
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
3 o, k' o# V3 | F8 w6 l第50讲-用户访问session分析：top10热门品类之本地测试& z4 L( P3 h# ]' Q0 l
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, W8 O* [ U: H' ~. M, z1 r- S1 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
% z( ? Y, `# |. i# _. K5 o% n9 x+ l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
( b& k8 e7 {8 O0 }% N( 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# @4 F; R, l' ^) X/ G/ E. n
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
* y7 u3 E! _, ^; J5 g
! ~+ e0 Q5 d3 w: k2 K! q三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案
- r2 U7 R( F; r- W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
/ Y1 k# ?6 X" A2 @( ]4 g& h k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
2 g" B1 ^( V8 o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
; H* L$ J3 A1 l4 S* \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
& f. c/ q& x7 |6 Z. K+ \( d5 o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7 q/ D9 A+ P2 M: O( c. F
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8 ^6 }1 G3 b3 @; [
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8 Q$ @# L2 R) N, v: S! }
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
) \5 T: @8 {9 t" P/ }# `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
5 T2 w4 a0 D0 O: K) H# Q第65讲-用户访问session分析：Shuffle调优之原理概述
' d. X4 w; t& ^8 G% S" O7 O$ ?' E第66讲-用户访问session分析：Shuffle调优之合并map端输出文件
7 i2 g( T2 \, a' f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& u" M) q/ ~( X4 {
第68讲-用户访问session分析：Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager
# U( k& m1 t0 a/ \( W9 |第69讲-用户访问session分析：算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 . i9 ~: \1 t& ` t" r7 ] {
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
r/ a3 {: c+ Q0 |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. j v7 k2 D: y
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3 |; h8 d& p( u8 }6 x
第73讲-用户访问session分析：算子调优之reduceByKey本地聚合介绍
& ]3 I; |. c3 o1 F5 M" 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
2 W! k4 }) n1 m0 P% G4 L/ S0 k, R- k, m0 [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
9 W5 \( _& Q$ x7 x1 T. v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7 J D" G! ]$ V- \1 C& u
第77讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决各种序列化导致的报错
) O4 S/ ^) A& r0 @: O+ I8 a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; Z+ T' k6 N, H; e5 O( y, V
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
( d' B' ?* p# i# S, a% 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! i! p+ `0 a( L5 _( m8 v2 I
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
) B/ _6 f6 K3 Z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 M2 F* Z" K q6 X; y+ [
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+ x# _2 U, ?0 N
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$ g( o2 ]. o7 f& V" _& I
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6 a, F" {: D& U5 p
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
$ V% o/ @! _% @& D, S# t, N" Z( D1 V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join9 n# ~1 {6 J c
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, ?7 M# @* S8 O5 ]$ S: U3 d$ N
0 O4 X. f5 p' p6 j% H9 I1 B
四、页面单跳转化率统计
9 y/ j, d# Y# A: M第89讲-页面单跳转化率：模块介绍$ ?" Y7 F0 g* J6 F5 b* k
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
) K/ u. s$ V$ @! m0 G; e第91讲-页面单跳转化率：编写基础代码
, c4 H$ A! w% M1 z& z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( x h9 r& `: I3 _3 M% s- f: M7 @
第93讲-页面单跳转化率：计算页面流起始页面的3 ?9 J& q0 T+ T' U) V2 U$ @! R
第94讲-页面单跳转化率：计算页面切片的转化率5 P' F: e( x* {2 ?: K X( E* N
第95讲-页面单跳转化率：将页面切片转化率写入MySQL
4 n/ s+ J; Y1 S. K O' ]( B- X第96讲-页面单跳转化率：本地测试
; k; m0 Y5 n; X$ l第97讲-页面单跳转化率：生产环境测试
+ X6 Q# q4 j* k' ]. y# [# j第98讲-用户访问session分析：生产环境测试5 G) ?* }8 I* Y! J4 Z+ I: q
# r+ V5 x' `$ W1 A$ B' g' }9 M2 `: h
五、各区域热门商品统计
5 a: k( T- n: l% L2 K" F第99讲-各区域热门商品统计：模块介绍
/ w5 i) B. S) l( K+ \" M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
" v7 |* C+ a q! ~* |2 m$ S: K1 L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# \5 K6 `3 d9 o: ]' q
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
$ |! _1 d+ ? R, X. Y) G+ y: P9 E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 Y7 G# K; h4 R6 Y
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()* L1 S" n4 Y! U$ ]2 F( R# x3 ]9 d
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# t Z% M2 o6 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
R3 C$ c1 Y4 W2 G: _+ }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- z' |5 L, i* ^4 p
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5 S5 C& ^0 r3 a. t1 \& S, s0 I% X
第108讲-各区域热门商品统计：将结果数据写入MySQL中- d) c( d1 X3 o4 E: W
第109讲-各区域热门商品统计：Spark SQL数据倾斜解决方案4 p1 M. }% [) X1 V1 B. `
第110讲-各区域热门商品统计：生产环境测试
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) T( f/ C0 O9 v; m% n六、广告点击流量实时统计9 m6 L# e3 ^0 O* H/ _. 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
}% h5 \4 [+ K% t+ u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
|3 m( i9 W% w; k# M7 s; O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+ C, _$ F, j& g7 t9 ]
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; e% E s' w, o4 P& F
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
; D8 p- `# C, W5 [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
; J, P; s' Y8 x- m( [& d; G/ g8 @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! W2 [- F$ C) u5 v- \- @! f Z# R% \
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& v6 G2 H# G% l; b3 n
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9 _* m' p5 F" q$ Z1 d0 @, C+ b
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0 o4 c" [- Z' f( U$ `9 L" G
第121讲-广告点击流量实时统计：生产环境测试8 T# M+ ~% X/ ~: S8 o
第122讲-课程总结：都学到了什么？
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新升级增加课程大纲( ?4 G6 ~, z* r2 b5 `5 d, s
第123讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍* D `9 R) W H, E) ^
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
/ G, `* s1 l; P- ^0 O n+ \& j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
; L( \0 _9 B( P% M第126讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍6 I3 U8 x2 R5 l+ H1 h
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, Z/ ]7 B3 D6 c& D7 j- d; q
第128讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
7 r, s' d( A' G! e3 L- x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) P, X& d _' q- n, |: H0 p4 p, U
第130讲-（赠送）Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等+ B3 W4 t! [3 i
第131讲-（赠送）Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark( j+ W% I2 w6 Z3 m |( Q
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
) S. E8 e( M5 w4 h' a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9 A4 l K5 m1 n. A6 [# x
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
; O* T) L' t" x: A5 s0 \5 v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
- M3 i) t1 _7 K* e1 n2 Y! a& B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0 \2 t8 b; M7 L* M1 D
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
; c, Y0 w; v& p1 u6 ~( |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
. ~& Y. h3 S k( {$ ^7 n! L# {2 p0 e" e: A
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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