8天大数据真实项目Spark电商离线和实时分析系统

8天大数据真实项目Spark电商离线和实时分析系统
共67节 2236人在学 课程详情
  • Spark电商项目(spark离线处理)

    • 01 - 电商项目 - 需求介绍1
    • 01 - 电商项目 - 需求介绍2
    • 02 - 电商项目 - 数据表介绍
    • 03 - 电商项目 - 搭建项目环境1
    • 03 - 电商项目 - 搭建项目环境2
    • 04 - 电商项目 - 生成模拟数据
    • 05 - 电商项目 - maven问题说明
    • 06 - 电商项目 - 需求1 - 思路整理
    • 07 - 电商项目 - 需求1 - 代码实现 - 1
    • 08 - 需求1 - 代码实现 - 2(累加器实现)1
    • 08 - 需求1 - 代码实现 - 2(累加器实现)2
    • 09 - 需求1 - 代码实现 - 3(分组聚合)
    • 10 - 需求1 - 代码实现 - 4(分组排序)
    • 11 - 电商项目 - 需求2 - 代码实现1
    • 11 - 电商项目 - 需求2 - 代码实现2
    • 12 - 电商项目 - 线程安全
    • 13 - 需求3 - 需求分析 & 代码实现1上
    • 13 - 需求3 - 需求分析 & 代码实现1下
    • 14 - 电商项目 - 需求3 - 代码实现 - 2
    • 15 - 电商项目 - 需求4 - 需求分析1
    • 15 - 电商项目 - 需求4 - 需求分析2
    • 16 - 电商项目 - 需求4 - 代码实现
    • 17 - 电商项目 - 需求4 - 问题解决
  • Spark电商项目(Spark实时处理)第1天

    • 1、git简介安装1
    • 1、git简介安装2
    • 2、git操作1
    • 2、git操作2
    • 3、github操作
    • 4、github操作2
    • 5、idea操作1
    • 6、idea操作2
    • 7、idea分支处理
    • 8、gitlab
  • Spark电商项目(Spark实时处理)第2天

    • 1、实时架构简介1
    • 1、实时架构简介2
    • 2、springboot日志采集1
    • 2、springboot日志采集2
    • 3、springboot日志采集1
    • 3、springboot日志采集2
    • 4、nginx搭建集群
    • 5、es安装1
    • 5、es安装2
  • Spark电商项目(Spark实时处理)第3天

    • 1、es建立索引1
    • 1、es建立索引2
    • 2、es数据保存
    • 3、ES查询数据
    • 4、es_java接口
    • 5、es_接口发布1
    • 5、es_接口发布2
  • Spark电商项目(Spark实时处理)第4天

    • 1、canal简介1
    • 1、canal简介2
    • 2、canal捕捉数据1
    • 2、canal捕捉数据2
    • 3、canal发送kafka
    • 4、保存到ES中
    • 5、查询总金额
    • 6、查询总金额分时
    • 7、dsl语言基础1
    • 7、dsl语言基础2
  • Spark电商项目(Spark实时处理)第5天

    • 1、保存到ES1
    • 1、保存到ES2
    • 2、查询ES1
    • 2、查询ES2
    • 3、查询es_controller1
    • 3、查询es_controller2
    • 4、自定义词库
    • 5、简历

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    课时介绍

    5、es_接口发布2

    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。 


    该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为(访问行为、购物行为、广告点击行为等)进行分析,根据平台统计出来的数据,辅助公司中的 PM(产品经理)、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。 

    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。
     


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