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课程目录：一、大数据集群搭建& l! R8 {" o3 O4 T; E9 d
第1讲-课程介绍
: \/ I3 J9 T) {2 |3 E {第2讲-课程环境搭建：CentOS 6.4集群搭建" _; a& E# e) Y3 a% h3 V" O
第3讲-课程环境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建)
# D v! Z! s; B第4讲-课程环境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
! ~1 N5 k# ^/ Q T @6 U第5讲-课程环境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
( K L3 R, s% b第6讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建# l. C- O5 c1 x1 I4 W3 `& n
第7讲-课程环境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装
# q e+ x/ L% L8 ?第8讲-课程环境搭建：离线日志采集流程介绍
: w, E* {" m5 |; u. z第9讲-课程环境搭建：实时数据采集流程介绍
# d, q' `1 c' O/ _4 d) E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. h3 [1 S3 x: B/ L
7 |1 i+ R( f7 ~, Z$ H' m二、用户访问session分析
# t M1 n9 C$ c- I/ W9 _- X: L. k第11讲-用户访问session分析：模块介绍+ f. Z, j8 }. {0 r) }
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2 D/ q! }! X, r& ~
第13讲-用户访问session分析：需求分析
) J+ J5 U9 D/ H+ }" P6 L第14讲-用户访问session分析：技术方案设计7 O r$ k7 {7 {9 b `; ]: ]9 }
第15讲-用户访问session分析：数据表设计
2 n6 B% k, L j; m0 {第16讲-用户访问session分析：Eclipse工程搭建以及工具类说明
$ j' z. |1 e g: F8 D第17讲-用户访问session分析：开发配置管理组件
. c8 `" V6 `! v( e第18讲-用户访问session分析：JDBC原理介绍以及增删改查示范
9 B# T. u) [4 R& ?第19讲-用户访问session分析：数据库连接池原理8 p8 u9 ?1 B/ p: d# S
第20讲-用户访问session分析：单例设计模式
' g. J$ y2 j' @. d第21讲-用户访问session分析：内部类以及匿名内部类
. P1 n. r/ O, H1 R: X第22讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（上）
; l3 w. q! D/ @3 a8 b* o$ W第23讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（下）8 Y( ?/ U2 |. n8 b) p
第24讲-用户访问session分析：JavaBean概念讲解
2 I1 ]- k i5 C1 O9 w9 ]第25讲-用户访问session分析：DAO模式讲解以及TaskDAO开发
$ u( t& l0 I4 [; L- u2 y& J第26讲-用户访问session分析：工厂模式讲解以及DAOFactory开发
0 X, a) Y0 q. ^) x% c' n第27讲-用户访问session分析：JSON数据格式讲解以及fastjson介绍
2 z# k I# o3 i* t8 k第28讲-用户访问session分析：Spark上下文构建以及模拟数据生成6 X7 w- D7 g) `+ M. z
第29讲-用户访问session分析：按session粒度进行数据聚合: Q' ~) s q9 s* A% O
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
; U; G/ r& }7 S第31讲-用户访问session分析：session聚合统计之自定义Accumulator
6 J9 r x7 O. N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
5 J2 F( i3 f# I" L% F* O0 h1 |第33讲-用户访问session分析：session聚合统计之重构过滤进行统计
8 w; \. y0 r0 \6 ^# E s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
7 u+ |1 O% z y; I- l$ C# T, {第35讲-用户访问session分析：session聚合统计之本地测试4 n* Q! f3 E W0 O
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
% y3 w) N) ]; K/ s第37讲-用户访问session分析：session随机抽取之实现思路分析
+ n: h6 S/ t! E9 x5 N" }7 ^1 T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
' x5 B0 m9 ~; ~" y# H$ V8 J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 P F0 J8 C3 V
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
! g9 i7 S2 l% g; Y( n9 ~# O/ R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
# Z4 B$ G" x5 x2 B. G% ? _第42讲-用户访问session分析：session随机抽取之本地测试3 g6 N1 ]7 Z4 Y5 d9 Q& T! U
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
) R* T- D1 u# A. W+ S, O9 `* }0 q, ]. M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
4 A" M# m3 E* w& g4 F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, X! m; C# l; ?8 m5 w+ g! J
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
- g d( W! \8 L$ m7 B8 s8 l! ~第47讲-用户访问session分析：top10热门品类之自定义二次排序. x0 w p; c0 _7 v. b g* I2 q" a
第48讲-用户访问session分析：top10热门品类之进行二次排序" c& s P9 E( x' E, |- V: z
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
" k! S- ?; j( C% e' b* T第50讲-用户访问session分析：top10热门品类之本地测试
7 b6 \% _3 F2 H* a2 ?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+ a9 H0 ]' M0 R# ]
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4 a- v) ]: o L8 o$ W( }( H
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# z) w$ x b# V; u$ `
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
7 {) H1 Z' D& e) C2 U6 |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
7 B9 o( c: ~+ s; j* @5 a$ p
: K4 t* B( G; N三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案
1 D s* n& R0 M, 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 c! f5 @- g4 m
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
7 J3 M/ M+ A* S* Q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$ u6 a9 k/ m0 Q& M! W
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4 S9 [: K, |0 h2 E- L; d
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. g% R$ G( x6 B
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
! Q. ]( |. e; Z' ~. U* {' j8 Z2 y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
3 a2 e6 Z; Z7 Y: e, k, f+ y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 o6 v- g, c7 M& Q
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
; l6 P6 D, J! D" f" f+ M1 d第65讲-用户访问session分析：Shuffle调优之原理概述5 W) L+ v; |2 F) R* D7 c6 c$ D
第66讲-用户访问session分析：Shuffle调优之合并map端输出文件
4 A2 |4 b1 F; D. b( R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
4 ^2 Z8 ^5 j6 ]6 ?. b/ \) z( V第68讲-用户访问session分析：Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager0 b$ }: r1 s$ i6 j; 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 6 v. N( b7 l2 N* [( g
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
2 s5 a0 w$ \0 d, Q: {* T0 |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9 ]! M" ]8 ?# H
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
$ S$ L: Y A/ \第73讲-用户访问session分析：算子调优之reduceByKey本地聚合介绍; E; m: p/ Z4 l8 R
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( Z# e5 H K g6 E2 }$ a
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' h. A0 t7 _$ m; p: I
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
, Q% D: h5 O! M- x第77讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决各种序列化导致的报错9 [1 e% x* \ t4 l( u5 I' q
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( G0 i0 \( F; `+ Q
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
) s& L0 f1 ?9 D& M |% \4 \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
6 [7 T& {2 N7 U' |* S; c4 W% I' s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
; {! Q+ R; F2 f' o5 o- b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" l" ]$ j. _) [0 G2 g% g Z
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
: T1 y5 n7 K1 X) ~- @" M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3 ?) w% {( Q/ _3 f- P% c
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
: q" H: v5 v' o% z) Y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
! p: a3 ]+ x( X, R1 \, w4 n" @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/ Y9 ? j/ H0 e% d
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# L6 |' [3 d4 [) \: B* k' {
0 v/ Y& p1 Z' F/ P: j四、页面单跳转化率统计
* K7 ]8 P& ]3 p* L: o8 E5 i6 n第89讲-页面单跳转化率：模块介绍) U) a& Y$ T! }' J1 ~
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9 Y, L4 a* R/ R0 e& k( E h8 W
第91讲-页面单跳转化率：编写基础代码+ L& a/ C$ I# n- x; {# n
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8 i) |- E1 a/ p; [' u+ j; ]2 R5 u
第93讲-页面单跳转化率：计算页面流起始页面的5 `+ ^8 H6 j# E3 }2 |" g
第94讲-页面单跳转化率：计算页面切片的转化率8 m/ a Z" {7 g- @7 d- u+ o2 c, k
第95讲-页面单跳转化率：将页面切片转化率写入MySQL( B1 U- l& O, k9 K8 L y
第96讲-页面单跳转化率：本地测试
3 t9 R A9 m, y5 a第97讲-页面单跳转化率：生产环境测试
6 n% B0 x( Q/ O2 l* N) Z' t) Y第98讲-用户访问session分析：生产环境测试
6 t: o1 _4 n- F2 X
4 v7 E$ @ p( u, _五、各区域热门商品统计
* m8 D- S( L9 h. b1 ?第99讲-各区域热门商品统计：模块介绍
. P9 s3 m( b% Y/ m3 K3 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8 H7 Q; w9 ] ^. \: Q
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
@: V4 P$ E7 P k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' q4 {, m8 R2 K9 D; n
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 k% a/ I& E. A0 E! O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()
# e+ U b1 J+ q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
0 Y( S+ u* m( i( P# e; ^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/ X0 x0 x1 K0 l! H7 l2 T! 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3 B+ O% x y4 y3 V+ `
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: H% _! J- |% n
第108讲-各区域热门商品统计：将结果数据写入MySQL中: [& c a3 f7 R5 S
第109讲-各区域热门商品统计：Spark SQL数据倾斜解决方案
D: N1 _. o1 w' ?# t, }第110讲-各区域热门商品统计：生产环境测试4 q, y2 z8 Y! m8 p9 h2 S
" `/ ]3 }6 [. G( y4 ~ W
六、广告点击流量实时统计
; o* d) ^; W0 ?. [8 ]/ k Z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
. m" b; E- h4 R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( T( f9 C$ b5 h3 v; [
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
% A4 ~, }+ ]4 ^8 j0 p# F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
6 U) V1 \$ J& S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: r N8 G% L5 Q' a& B/ l. U9 }
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/ s) t) s9 l3 |4 J8 N
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 b& `2 \% w- F7 o3 \
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
, V$ N# z/ f0 P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
$ f9 W9 R: Y- J8 M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 n) G7 R! `( B5 {# f: x
第121讲-广告点击流量实时统计：生产环境测试, s( g# y$ [1 K: I* }
第122讲-课程总结：都学到了什么？8 s( [; r E" B6 m0 n; L" \
3 @1 @7 }) V& X) p* d
新升级增加课程大纲1 g1 I; r5 o8 c3 I$ U
第123讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍& r" E+ _) y2 K+ H: g8 T
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AP3 W( m. v* G& V8 x- M: S4 [
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4 g+ B$ v7 n {1 R$ K3 k! Y. V
第126讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍
' f" ^' q2 v8 \3 k/ D5 d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7 l9 \; A. B' U. y. u9 x
第128讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
' l( K8 l0 Y* U' }! u" 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
) V1 m3 h }: R2 H* l7 r7 v i1 _ |第130讲-（赠送）Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
: K6 m7 l9 O: T$ e( x$ J第131讲-（赠送）Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
2 \& N j! { R" b$ K, u0 r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
, B; b% E6 }* H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
. w* c+ }4 g% U& d+ [' f1 c: E+ f" w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* a% z1 ?" ~$ o! P% c
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
* T9 `1 a0 ?* U6 y9 X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$ N" `8 u: k) {" X" 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! y' q' U& F% n: d+ Y
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
7 n* v& a; J( z7 \1 i" \8 I9 U8 F$ E
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发表于 2019-5-12 12:57:15
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沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
显身卡