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Spark大型项目实战 138讲 视频教程 下载
java110   分享于  2019-01-02   查看次数: 399 次   所需:9 积分
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Spark大型项目实战 138讲 视频教程 下载

Spark大型项目实战 138讲 视频教程 下载.png


Spark大型项目实战 138讲

|____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

|____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

|____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

|____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

|____134.统计指定时间内购买金额最多的10个用户_rec.flv

|____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

|____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

|____131.Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark_rec.flv

|____130.Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等_rec.flv

|____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

|____128.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术_rec.flv

|____127.Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model深度剖析_rec.flv

|____126.Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍_rec.flv

|____125.Spark 2.0-高性能:让Spark作为编译器来运行_rec.flv

|____124.Spark 2.0-易用性:标准化SQL支持以及更合理的API_rec.flv

|____123.Spark 2.0-新特性介绍 _rec.flv

|____122.课程总结-都学到了什么?_rec.flv

|____121.广告点击流量实时统计-生产环境测试 _rec.flv

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____110.各区域热门商品统计-生产环境测试_rec.flv

|____109.各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案_rec.flv

|____108.各区域热门商品统计-将结果数据写入MySQL中_rec.flv

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____099.各区域热门商品统计-模块介绍_rec.flv

|____098.用户访问session分析-生产环境测试_rec.flv

|____097.页面单跳转化率-生产环境测试 _rec.flv

|____096.页面单跳转化率-本地测试_rec.flv

|____095.页面单跳转化率-将页面切片转化率写入MySQL _rec.flv

|____094.页面单跳转化率-计算页面切片的转化率 _rec.flv

|____093.页面单跳转化率-计算页面流起始页面的pv_rec.flv

|____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

|____091.页面单跳转化率-编写基础代码_rec.flv

|____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

|____089.页面单跳转化率-模块介绍_rec.flv

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____077.用户访问session分析-troubleshooting之解决各种序列化导致的报错_rec.flv

|____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

|____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

|____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

|____073.用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍_rec.flv

|____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

|____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

|____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

|____069.用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 _rec.flv

|____068.用户访问session分析-Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager_rec.flv

|____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

|____066.用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件_rec.flv

|____065.用户访问session分析-Shuffle调优之原理概述_rec.flv

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____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

|____050.用户访问session分析-top10热门品类之本地测试_rec.flv

|____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

|____048.用户访问session分析-top10热门品类之进行二次排序_rec.flv

|____047.用户访问session分析-top10热门品类之自定义二次排序key_rec.flv

|____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

|____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

|____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

|____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

|____042.用户访问session分析-session随机抽取之本地测试_rec.flv

|____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

|____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

|____课件文档代码

     |____000.软件安装包.rar

     |____000.课件文档代码[123-138].rar

     |____000.课件、代码、软件包.rar

     |____000.课程代码+软件包.rar

     |____000.第一次升级软件包+课程代码[113-245].zip

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