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Spark用户数据分析目实战（用户行为分析平台 ）
〖课程目录〗:
北风网 Spark用户数据分析目实战（用户行为分析平台 ） [16.4G]
┣━━课件文档代码 [5.6G]
┃ ┣━━000.第一次升级软件包+课程代码[113-245].zip [984.5M]
┃ ┣━━000.课程代码+软件包.rar [2.2G]
┃ ┣━━000.课件、代码、软件包.rar [1.3G]
┃ ┣━━000.课件文档代码[123-138].rar [14.6M]
┃ ┗━━000.软件安装包.rar [1.1G]
┣━━视频 [10.8G]
┃ ┣━━001.课程介绍.flv [127.7M]
┃ ┣━━002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(1).flv [177.1M]
┃ ┣━━002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(2).flv [124.4M]
┃ ┣━━003.课程环境搭建-hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建.flv [101.8M]
┃ ┣━━004.课程环境搭建-hive-0.13.1-cdh5.3.6安装.flv [77.2M]
┃ ┣━━005.课程环境搭建-zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建.flv [34.5M]
┃ ┣━━006.课程环境搭建-kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建_rec.flv [65.5M]
┃ ┣━━007.课程环境搭建-flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装_rec.flv [61.1M]
┃ ┣━━008.课程环境搭建-离线日志采集流程介绍_rec.flv [100.6M]
┃ ┣━━009.课程环境搭建-实时数据采集流程介绍_rec.flv [44.8M]
┃ ┣━━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 [48.3M]
┃ ┣━━011.用户访问session分析-模块介绍_rec.flv [106.3M]
┃ ┣━━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 [181.3M]
┃ ┣━━013.用户访问session分析-需求分析_rec.flv [93.3M]
┃ ┣━━014.用户访问session分析-技术方案设计_rec.flv [107.6M]
┃ ┣━━015.用户访问session分析-数据表设计_rec.flv [62.3M]
┃ ┣━━016.用户访问session分析-Eclipse工程搭建以及工具类说明_rec.flv [48.9M]
┃ ┣━━017.用户访问session分析-开发配置管理组件_rec.flv [100.2M]
┃ ┣━━018.用户访问session分析-JDBC原理介绍以及增删改查示范_rec.flv [222.9M]
┃ ┣━━019.用户访问session分析-数据库连接池原理_rec.flv [70.5M]
┃ ┣━━020.用户访问session分析-单例设计模式_rec.flv [64.2M]
┃ ┣━━021.用户访问session分析-内部类以及匿名内部类_rec.flv [51.7M]
┃ ┣━━022.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（上）_rec.flv [94.2M]
┃ ┣━━023.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（下）_rec.flv [107.3M]
┃ ┣━━024.用户访问session分析-JavaBean概念讲解_rec.flv [40.2M]
┃ ┣━━025.用户访问session分析-DAO模式讲解以及TaskDAO开发_rec.flv [82.9M]
┃ ┣━━026.用户访问session分析-工厂模式讲解以及DAOFactory开发_rec.flv [29.1M]
┃ ┣━━027.用户访问session分析-JSON数据格式讲解以及fastjson介绍_rec.flv [60.8M]
┃ ┣━━028.用户访问session分析-Spark上下文构建以及模拟数据生成_rec.flv [77.8M]
┃ ┣━━029.用户访问session分析-按session粒度进行数据聚合_rec.flv [232.7M]
┃ ┣━━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 [155.5M]
┃ ┣━━031.用户访问session分析-session聚合统计之自定义Accumulator_rec.flv [96.1M]
┃ ┣━━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 [129.8M]
┃ ┣━━033.用户访问session分析-session聚合统计之重构过滤进行统计_rec.flv [68.5M]
┃ ┣━━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 [93.1M]
┃ ┣━━035.用户访问session分析-session聚合统计之本地测试_rec.flv [63.9M]
┃ ┣━━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 [52.7M]
┃ ┣━━037.用户访问session分析-session随机抽取之实现思路分析_rec.flv [37.7M]
┃ ┣━━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 [68M]
┃ ┣━━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 [87.4M]
┃ ┣━━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 [88.6M]
┃ ┣━━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 [69.5M]
┃ ┣━━042.用户访问session分析-session随机抽取之本地测试_rec.flv [47.7M]
┃ ┣━━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 [39.1M]
┃ ┣━━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 [56.7M]
┃ ┣━━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 [79.5M]
┃ ┣━━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 [68.3M]
┃ ┣━━047.用户访问session分析-top10热门品类之自定义二次排序key_rec.flv [32.6M]
┃ ┣━━048.用户访问session分析-top10热门品类之进行二次排序_rec.flv [18.9M]
┃ ┣━━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 [35.3M]
┃ ┣━━050.用户访问session分析-top10热门品类之本地测试_rec.flv [37.4M]
┃ ┣━━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 [19.3M]
┃ ┣━━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 [78.5M]
┃ ┣━━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 [49.7M]
┃ ┣━━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 [72.5M]
┃ ┣━━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 [98.3M]
┃ ┣━━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 [111.5M]
┃ ┣━━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 [167.7M]
┃ ┣━━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 [144M]
┃ ┣━━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 [171.2M]
┃ ┣━━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 [97.5M]
┃ ┣━━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 [121.1M]
┃ ┣━━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 [99.5M]
┃ ┣━━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 [171.9M]
┃ ┣━━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 [120.7M]
┃ ┣━━065.用户访问session分析-Shuffle调优之原理概述_rec.flv [87.8M]
┃ ┣━━066.用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件_rec.flv [143.7M]
┃ ┣━━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 [100.7M]
┃ ┣━━068.用户访问session分析-Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager_rec.flv [150.1M]
┃ ┣━━069.用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 _rec.flv [51.7M]
┃ ┣━━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 [58.6M]
┃ ┣━━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 [83.1M]
┃ ┣━━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 [83.1M]
┃ ┣━━073.用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍_rec.flv [59.2M]
┃ ┣━━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 [77M]
┃ ┣━━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 [72.7M]
┃ ┣━━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 [63.4M]
┃ ┣━━077.用户访问session分析-troubleshooting之解决各种序列化导致的报错_rec.flv [34.7M]
┃ ┣━━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 [20.9M]
┃ ┣━━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 [93.7M]
┃ ┣━━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 [92.4M]
┃ ┣━━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 [92M]
┃ ┣━━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 [99.8M]
┃ ┣━━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 [109.6M]
┃ ┣━━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 [68.3M]
┃ ┣━━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 [59.9M]
┃ ┣━━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 [78.3M]
┃ ┣━━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 [150.3M]
┃ ┣━━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 [88.6M]
┃ ┣━━089.页面单跳转化率-模块介绍_rec.flv [42.6M]
┃ ┣━━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 [72.6M]
┃ ┣━━091.页面单跳转化率-编写基础代码_rec.flv [119.3M]
┃ ┣━━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 [43.3M]
┃ ┣━━093.页面单跳转化率-计算页面流起始页面的pv_rec.flv [43.3M]
┃ ┣━━094.页面单跳转化率-计算页面切片的转化率 _rec.flv [41.6M]
┃ ┣━━095.页面单跳转化率-将页面切片转化率写入MySQL _rec.flv [46.9M]
┃ ┣━━096.页面单跳转化率-本地测试_rec.flv [22.3M]
┃ ┣━━097.页面单跳转化率-生产环境测试 _rec.flv [106.4M]
┃ ┣━━098.用户访问session分析-生产环境测试_rec.flv [55.7M]
┃ ┣━━099.各区域热门商品统计-模块介绍_rec.flv [163.9M]
┃ ┣━━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 [73.7M]
┃ ┣━━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 [52.6M]
┃ ┣━━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 [41.9M]
┃ ┣━━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 [49.5M]
┃ ┣━━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 [73.5M]
┃ ┣━━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 [34M]
┃ ┣━━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 [33.6M]
┃ ┣━━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 [21.3M]
┃ ┣━━108.各区域热门商品统计-将结果数据写入MySQL中_rec.flv [21.3M]
┃ ┣━━109.各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案_rec.flv [121.1M]
┃ ┣━━110.各区域热门商品统计-生产环境测试_rec.flv [186.9M]
┃ ┣━━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 [117.9M]
┃ ┣━━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 [103.8M]
┃ ┣━━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 [144.1M]
┃ ┣━━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 [144.1M]
┃ ┣━━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 [107.9M]
┃ ┣━━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 [149.2M]
┃ ┣━━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 [136.9M]
┃ ┣━━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 [129.6M]
┃ ┣━━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 [75.1M]
┃ ┣━━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 [53.9M]
┃ ┣━━121.广告点击流量实时统计-生产环境测试 _rec.flv [36.3M]
┃ ┣━━122.课程总结-都学到了什么？_rec.flv [99.2M]
┃ ┣━━123.Spark 2.0-新特性介绍 _rec.flv [32.9M]
┃ ┣━━124.Spark 2.0-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API_rec.flv [23.4M]
┃ ┣━━125.Spark 2.0-高性能：让Spark作为编译器来运行_rec.flv [17.5M]
┃ ┣━━126.Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍_rec.flv [14.7M]
┃ ┣━━127.Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model深度剖析_rec.flv [23.8M]
┃ ┣━━128.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术_rec.flv [19M]
┃ ┣━━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 [72.9M]
┃ ┣━━130.Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等_rec.flv [107.6M]
┃ ┣━━131.Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark_rec.flv [14.2M]
┃ ┣━━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 [31.1M]
┃ ┣━━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 [52.4M]
┃ ┣━━134.统计指定时间内购买金额最多的10个用户_rec.flv [13.9M]
┃ ┣━━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 [22.9M]
┃ ┣━━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 [15.9M]
┃ ┣━━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 [14.9M]
┃ ┗━━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 [27.4M]
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发表于 2021-1-5 01:34:16
发表于 2021-2-2 22:20:50
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