北风网Spark大型项目实战 138讲 暂无演示

北风网Spark大型项目实战 138讲

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1.5.1客户端安装以及基于YARN的提交模式_rec【有资源网】011.用户访问session分析-模块介绍_rec【有资源网】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【有资源网】013.用户访问session分析-需求分析_rec【有资源网】014.用户访问session分析-技术方案设计_rec【有资源网】015.用户访问session分析-数据表设计_rec【有资源网】016.用户访问session分析-Eclipse工程搭建以及工具类说明_rec【有资源网】017.用户访问session分析-开发配置管理组件_rec【有资源网】018.用户访问session分析-JDBC原理介绍以及增删改查示范_rec【有资源网】019.用户访问session分析-数据库连接池原理_rec【有资源网】020.用户访问session分析-单例设计模式_rec【有资源网】021.用户访问session分析-内部类以及匿名内部类_rec【有资源网】022.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件(上)_rec【有资源网】023.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件(下)_rec【有资源网】024.用户访问session分析-JavaBean概念讲解_rec【有资源网】025.用户访问session分析-DAO模式讲解以及TaskDAO开发_rec【有资源网】026.用户访问session分析-工厂模式讲解以及DAOFactory开发_rec【有资源网】027.用户访问session分析-JSON数据格式讲解以及fastjson介绍_rec【有资源网】028.用户访问session分析-Spark上下文构建以及模拟数据生成_rec【有资源网】029.用户访问session分析-按session粒度进行数据聚合_rec【有资源网】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【有资源网】031.用户访问session分析-session聚合统计之自定义Accumulator_rec【有资源网】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【有资源网】033.用户访问session分析-session聚合统计之重构过滤进行统计_rec【有资源网】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【有资源网】035.用户访问session分析-session聚合统计之本地测试_rec【有资源网】036.用户访问session分析-session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator_rec【有资源网】037.用户访问session分析-session随机抽取之实现思路分析_rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】042.用户访问session分析-session随机抽取之本地测试_rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】047.用户访问session分析-top10热门品类之自定义二次排序key_rec【有资源网】048.用户访问session分析-top10热门品类之进行二次排序_rec【有资源网】049.用户访问session分析-top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL_rec【有资源网】050.用户访问session分析-top10热门品类之本地测试_rec【有资源网】051.用户访问session分析-top10热门品类之使用Scala实现二次排序_rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】055.用户访问session分析-top10活跃session之本地测试以及阶段总结_rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】065.用户访问session分析-Shuffle调优之原理概述_rec【有资源网】066.用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件_rec【有资源网】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【有资源网】068.用户访问session分析-Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager_rec【有资源网】069.用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 _rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】073.用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍_rec【有资源网】074.用户访问session分析-troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM _rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】077.用户访问session分析-troubleshooting之解决各种序列化导致的报错_rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】089.页面单跳转化率-模块介绍_rec【有资源网】090.页面单跳转化率-需求分析、技术方案设计、数据表设计 _rec【有资源网】091.页面单跳转化率-编写基础代码_rec【有资源网】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【有资源网】093.页面单跳转化率-计算页面流起始页面的pv_rec【有资源网】094.页面单跳转化率-计算页面切片的转化率 _rec【有资源网】095.页面单跳转化率-将页面切片转化率写入MySQL _rec【有资源网】096.页面单跳转化率-本地测试_rec【有资源网】097.页面单跳转化率-生产环境测试 _rec【有资源网】098.用户访问session分析-生产环境测试_rec【有资源网】099.各区域热门商品统计-模块介绍_rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】108.各区域热门商品统计-将结果数据写入MySQL中_rec【有资源网】109.各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案_rec【有资源网】110.各区域热门商品统计-生产环境测试_rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】117.广告点击流量实时统计-计算每天各省的top3热门广告_rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】121.广告点击流量实时统计-生产环境测试 _rec【有资源网】122.课程总结-都学到了什么?_rec【有资源网】123.Spark 2.0-新特性介绍 _rec【有资源网】124.Spark 2.0-易用性:标准化SQL支持以及更合理的API_rec【有资源网】125.Spark 2.0-高性能:让Spark作为编译器来运行_rec【有资源网】126.Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍_rec【有资源网】127.Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model深度剖析_rec【有资源网】128.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术_rec【有资源网】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【有资源网】130.Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等_rec【有资源网】131.Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark_rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】134.统计指定时间内购买金额最多的10个用户_rec【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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【有资源网】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,【有资源网】课件文档代码,教程截图,1.JPG,2.JPG,3.JPG,4.JPG

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