1.本项目使用了 Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。
2.学员对于 Spark 技术框架的理解将会在本项目中得到很大的提高。
3.分别使用canal和kafka搭建各自针对业务数据库和用户行为数据的实时数据采集系统
4.使用SparkStreaming搭建高吞吐的数据实时处理模块,选用ES作为最终的实时数据处理结果的存储位置,并从中获取数据进行展示
你将收获
1.本项目使用了 Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。
2.学员对于 Spark 技术框架的理解将会在本项目中得到很大的提高。
3.分别使用canal和kafka搭建各自针对业务数据库和用户行为数据的实时数据采集系统
4.使用SparkStreaming搭建高吞吐的数据实时处理模块,选用ES作为最终的实时数据处理结果的存储位置,并从中获取数据进行展示
适用人群
课程介绍
项目一Spark离线处理
本项目来源于企业级电商网站的大数据统计分析平台,该平台以 Spark 框架为核心,对电商网站的日志进行离线和实时分析。
本项目使用了 Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问 session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计 4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造,该项目几乎完全涵盖了 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点,学员对于 Spark 技术框架的理解将会在本项目中得到很大的提高。
项目二Spark实时处理
项目简介
对于实时性要求高的应用,如用户即时详单查询,业务量监控等,需要应用实时处理架构
项目场景
对于实时要求高的应用、有对数据进行实时展示和查询需求时
项目技术
分别使用canal和kafka搭建各自针对业务数据库和用户行为数据的实时数据采集系统,使用SparkStreaming搭建高吞吐的数据实时处理模块,选用ES作为最终的实时数据处理结果的存储位置,并从中获取数据进行展示,进一步降低响应时间。
课程目录