Spark 2.0大型项目实战（移动电商app交互式数据分析平台）

                                最新Spark 2.0大型项目实战（移动电商app交互式数据分析平台）

 

 

 

教程介绍：

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中，使用Java、Spark等技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、页面跳转行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据，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。

 

适用人群：

1.本课程的学习要求有Java基础、Hadoop基础，如果学员没有相关基础，请先自学相关知识。本课程要求学员有扎实的Spark技术基础，如果没有，则推荐学习北风网的《Spark从入门到精通（Scala编程、案例实战、高级特性、Spark内核源码剖析、Hadoop高端）》课程。

2.关于《Spark从入门到精通（Scala编程、案例实战、高级特性、Spark内核源码剖析、Hadoop高端）》与本套课程的关系，如果学习了第一套Spark技术课程，那么在融会贯通的情况下，可以达到1~2年Spark开发经验的水平；如果在学习完第一套Spark课程，同时学习完第二套Spark项目课程，并且融会贯通的情况下，那么可以达到2~3年的Spark开发经验的水平，成为Spark高级/资深开发工程师。

3.考虑到学员不统一的技术基础，因此本项目仅仅要求J2SE基础，也就是Java基础编程即可，不要求J2EE，而且也不使用任何Java框架，不涉及与第三方技术整合。主要就是为了降低课程的学习门槛。本课程不会讲解J2EE层的开发，只是讲解Spark如何与J2EE结合使用，组成交互式大数据平台的架构。因此唯一的要求仅仅是Java编程基础以及Spark扎实的技术即可学习课程。

4.关于课程开发语言的选择，本套课程选择使用Java，而不是Scala，作为编程语言；原因主要是因为在开发大型、复杂的大数据业务系统或平台时，Java的优势是Scala所不可比拟的；在真正大型复杂的项目中，可能Spark需要管理大量的组件，此时可能需要用Spring框架；可能需要执行复杂的数据库操作，此时需要ORM类框架，比如MyBatis；可能需要与Redis、Kafka、ZooKeeper整合使用，此时需要使用Java Client API；以上需求都是Scala满足不了的。使用Scala很可能会导致项目的多语言混编，造成可维护性和可扩展性大幅度降低。（注意，本套项目课程为了降低学习难度，并且聚焦在Spark上，没有使用以上任何技术，只是用纯粹的Java基础编程与Spark技术；但是这并不意味着你在真正的工作中不会碰到上述的情况）

 

课程研发环境

开发工具
Linux
Spark
Hadoop
Hive
ZooKeeper
其他工具:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6、SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等


内容简介

项目主要采用目前大数据领域流行、热门的技术——Spark，具有普通项目无法比拟的技术前瞻性与尖端性。本项目使用了Spark技术生态栈中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、广告点击流量实时统计4个业务模块。

项目中所有的业务功能模块都是直接从实际企业项目中抽取出来的，业务复杂度绝对没有任何缩水，只是为了更好的贴近大数据实战课程的需要，进行了一定程度上的技术整合和业务整合。该项目的真实性、业务复杂性以及实战型，绝对不是市面上现有的仅几个课时的Demo级的大数据项目可以比拟的。

通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造，该项目完全涵盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架中几乎所有的功能点、知识点以及性能优化点。仅一个项目，即可全面掌握Spark技术在实际项目中如何实现各种类型的业务需求！在项目中，重点讲解了实际企业项目中积累下来的宝贵的性能调优、troubleshooting以及数据倾斜解决方案等知识和技术，是任何其他视频课程以及书本中都没有包含的珍贵经验积累！同时以企业级大数据项目开发流程贯穿每个业务模块的讲解，涵盖了项目开发全流程，包括需求分析、方案设计、数据设计、编码实现、测试以及性能调优等环节，全面还原真实大数据项目的开发流程。该项目的整体商业价值绝对在百万元以上！

学习完本课程之后，可以大幅度提升学员的Spark技术能力、实战开发能力、项目经验、性能调优和troubleshooting经验。如果学员已经学习过《Spark从入门到精通（Scala编程、案例实战、高级特性、Spark内核源码剖析、Hadoop高端）》课程，再学习完本课程，则完全可以达到2~3年左右Spark大数据开发经验的水平，正式迈入Spark高级开发工程师的行列！在跳槽或者面试的时候，精湛的Spark技术以及复杂的Spark大数据项目的经验，足以让你应付国内任何公司的面试（包括BAT等顶级互联网公司的面试难度），从而让学员通过学习掌握自己的人生！


本课程的最大特色包括：

1、高端大数据项目：市面上目前完全没有任何高端的大数据项目实战类课程，更没有Spark大数据项目实战类课程，本课程是企业级大型Spark大数据实战项目课程！

2、企业级大数据项目的架构搭建：配置管理组件、JDBC辅助组件（内置数据库连接池）、Domain与DAO模型等等，完全正规的大型大数据项目架构！

3、交互式大数据分析平台架构：本项目的原型不是普通的定时调度离线统计任务的大数据项目；而是Spark与J2EE系统结合构成的交互式大数据分析平台，项目中的Spark开发都是按该架构来讲解的！

4、真实还原完整的企业级大数据项目开发流程：项目中采用完全还原企业大数据项目开发场景的方式来讲解，每一个业务模块的讲解都包括了数据分析、需求分析、方案设计、数据库设计、编码实现、功能测试、性能调优、troubleshooting与解决数据倾斜（后期运维）等环节，真实还原企业级大数据项目开发场景。让学员掌握真实大数据项目的开发流程和经验！

5、技术点覆盖广：一套项目课程，全面涵盖了至少90%以上的Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming的几乎所有的初、中、高级技术点；通过本项目课程的学习，可以全面锻炼了学员的Spark大数据项目实战能力，将技术与项目融会贯通，彻底精通Spark实战开发！

6、真实的性能调优方案与troubleshooting经验：项目中通过实际的功能模块和业务场景，以及讲师曾经开发过的处理十亿、甚至百亿以上数据级别的Spark作业的经验积累，贯穿讲解了大量的高级复杂的性能调优技术和知识、troubleshooting解决线上报错和故障的经验。真正帮助学员掌握企业实际项目中使用的高精尖Spark技术！

7、高端的数据倾斜解决方案：本课程讲解了高端而且宝贵的，大量实际项目中积累的——数据倾斜全套解决方案！包括数据倾斜问题的判断、诊断与定位，以及一整套7种针对各种不同类型数据倾斜的解决方案，彻底帮助学员解决企业项目中最棘手的数据倾斜问题，称为企业中最核心的技术人才！

8、业务功能极其复杂：项目中的四个功能模块，全部是实际企业项目中提取出来的，并进行技术整合和改良过的功能模块，包含了比实际项目中更多、更全面的技术点。所有模块的需求，全部是企业级的复杂和真实的需求，业务模块非常之复杂，绝对不是市面上的Demo级别的大数据项目能够想比拟的。学习过后，真正帮助学员增加实际企业级项目的实战经验！

9、大量高端技术：自定义Accumulator、按时间比例随机抽取算法、二次排序、分组取topN、页面切片生成以及页面流匹配算法、Hive与MySQL异构数据源、RDD转换为DataFrame、注册和使用临时表、自定义UDAF聚合函数（group_concat_distinct）、自定义get_json_object等普通函数、Spark SQL的高级内置函数（if与case when等）、开窗函数（ROW_NUMBER）、动态黑名单机制、transform、updateStateByKey、transform与Spark SQL整合、window滑动窗口、高性能写数据库，等等。

10、行业经验穿插介绍：贯穿了大量讲师在大数据行业内的从业经验以及所见所闻，帮助学员丰富行业阅历。

11、高端源代码：赠送完整spark大型大数据项目的商业级别的源代码，价值上百万；稍加改造，二次开发，甚至可以直接用于你的企业的大数据行为分析。

12、现场Excel手工画图与写笔记：所有复杂业务流程、架构原理、Spark技术原理、业务需求分析、技术实现方案等知识的讲解，采用Excel画图或者写详细比较的方式进行讲解与分析，细致入微、形象地透彻剖析理论知识，帮助学员更好的理解、记忆与复习巩固。

Spark 2.0实战升级

本次课程升级，主要是为了保证课程跟上Spark的最新技术发展趋势。目前Spark已经发展到2.0版本，未来Spark的主要开发接口将以Dataset API为主，原先的RDD API将作为底层API退居二线。但是这并不意味着之前的内容就过时了，实际上对于一些性能要求和稳定性要求极高，需要工程师对Spark进行最底层把控的时候，Spark官方也是建议，还是应该使用RDD API的，因为可以对所有的底层参数进行深度的把控，同时系统报错的时候，可以直接定位最原始的源码进行问题排查和修复。Dataset API会作为一种更加高层次的、易用的API，来在合适的场景下，提高我们的开发效率。但是Dataset API的缺点在于其被高度封装，底层会自动生成大量代码和优化，导致我们几乎无法对其进行太多的优化，出现问题时非常难以排查。因此Spark 2.0，并不意味着任何已有的技术淘汰，也不意味着任何新的技术是万能的，需要我们灵活根据业务场景选择对应的技术。

本次课程赠送了《Spark 2.0从入门到精通》课程的部分内容，主要是照顾到没有购买过《Spark 2.0从入门到精通》的同学，可以初步地了解Spark 2.0的新特性以及核心思想。此外，最重要的是增加了基于Spark Dataset 2.0开发的一个功能模块：用户活跃度分析模块。该模块可以让产品经理或运营人员了解到企业在各种条件和场景下，最活跃的那些用户是哪些，并进一步分析他们的访问行为轨迹，进而为自己优化产品设计，或者调整运营策略，提供数据上的决策依据。该模块基本涵盖了Spark Dataset 2.0的核心功能和API，掌握该模块的开发，基本上运用Spark Dataset进行项目开发，问题就不大了。

此外，本次课程全部使用纯Scala语言进行项目开发，也是对本套课程的一个有力的弥补。


中华石杉: 在国内BAT公司以及一线互联网公司从事过大数据开发和架构工作，负责过多个大型大数据系统的架构和开发。精通Hadoop、Storm、Spark等大数据技术。有丰富的企业内部技术分享、技术培训和技术讲座的经验。之前在北风网出品过的课程：《Spark从入门到精通（Scala编程、案例实战、高级特性、Spark内核源码剖析、Hadoop高端）》!

教程目录结构介绍：

一、大数据集群搭建

第1讲-课程介绍
第2讲-课程环境搭建：CentOS 6.4集群搭建
第3讲-课程环境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建)
第4讲-课程环境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
第5讲-课程环境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
第6讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
第7讲-课程环境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装
第8讲-课程环境搭建：离线日志采集流程介绍
第9讲-课程环境搭建：实时数据采集流程介绍
第10讲-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

二、用户访问session分析
 

第11讲-用户访问session分析：模块介绍
第12讲-用户访问session分析：基础数据结构以及大数据平台架构介绍
第13讲-用户访问session分析：需求分析
第14讲-用户访问session分析：技术方案设计
第15讲-用户访问session分析：数据表设计
第16讲-用户访问session分析：Eclipse工程搭建以及工具类说明
第17讲-用户访问session分析：开发配置管理组件
第18讲-用户访问session分析：JDBC原理介绍以及增删改查示范
第19讲-用户访问session分析：数据库连接池原理
第20讲-用户访问session分析：单例设计模式
第21讲-用户访问session分析：内部类以及匿名内部类
第22讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（上）
第23讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（下）
第24讲-用户访问session分析：JavaBean概念讲解
第25讲-用户访问session分析：DAO模式讲解以及TaskDAO开发
第26讲-用户访问session分析：工厂模式讲解以及DAOFactory开发
第27讲-用户访问session分析：JSON数据格式讲解以及fastjson介绍
第28讲-用户访问session分析：Spark上下文构建以及模拟数据生成
第29讲-用户访问session分析：按session粒度进行数据聚合
第30讲-用户访问session分析：按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤
第31讲-用户访问session分析：session聚合统计之自定义Accumulator
第32讲-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
第33讲-用户访问session分析：session聚合统计之重构过滤进行统计
第34讲-用户访问session分析：session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL
第35讲-用户访问session分析：session聚合统计之本地测试
第36讲-用户访问session分析：session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator
第37讲-用户访问session分析：session随机抽取之实现思路分析
第38讲-用户访问session分析：session随机抽取之计算每天每小时session数量
第39讲-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
第40讲-用户访问session分析：session随机抽取之根据随机索引进行抽取
第41讲-用户访问session分析：session随机抽取之获取抽取session的明细数据
第42讲-用户访问session分析：session随机抽取之本地测试
第43讲-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
第44讲-用户访问session分析：top10热门品类之获取session访问过的所有品类
第45讲-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
第46讲-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
第47讲-用户访问session分析：top10热门品类之自定义二次排序
第48讲-用户访问session分析：top10热门品类之进行二次排序
第49讲-用户访问session分析：top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL
第50讲-用户访问session分析：top10热门品类之本地测试
第51讲-用户访问session分析：top10热门品类之使用Scala实现二次排序
第52讲-用户访问session分析：top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成
第53讲-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
第54讲-用户访问session分析：top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session
第55讲-用户访问session分析：top10活跃session之本地测试以及阶段总结

三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案

第56讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中分配更多资源
第57讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中调节并行度
第58讲-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
第59讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中广播大变量
第60讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化
第61讲-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
第62讲-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
第63讲-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
第64讲-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
第65讲-用户访问session分析：Shuffle调优之原理概述
第66讲-用户访问session分析：Shuffle调优之合并map端输出文件
第67讲-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
第68讲-用户访问session分析：Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager
第69讲-用户访问session分析：算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能
第70讲-用户访问session分析：算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量
第71讲-用户访问session分析：算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能
第72讲-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
第73讲-用户访问session分析：算子调优之reduceByKey本地聚合介绍
第74讲-用户访问session分析：troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM4
第75讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败
第76讲-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
第77讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决各种序列化导致的报错
第78讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题
第79讲-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
第80讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题
第81讲-用户访问session分析：troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用
第82讲-用户访问session分析：数据倾斜解决方案之原理以及现象分析
第83讲-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
第84讲-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
第85讲-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
第86讲-用户访问session分析：数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join
第87讲-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
第88讲-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

四、页面单跳转化率统计

第89讲-页面单跳转化率：模块介绍
第90讲-页面单跳转化率：需求分析、技术方案设计、数据表设计
第91讲-页面单跳转化率：编写基础代码
第92讲-页面单跳转化率：页面切片生成以及页面流匹配算法实现
第93讲-页面单跳转化率：计算页面流起始页面的
第94讲-页面单跳转化率：计算页面切片的转化率
第95讲-页面单跳转化率：将页面切片转化率写入MySQL
第96讲-页面单跳转化率：本地测试
第97讲-页面单跳转化率：生产环境测试
第98讲-用户访问session分析：生产环境测试

五、各区域热门商品统计

第99讲-各区域热门商品统计：模块介绍
第100讲-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
第101讲-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
第102讲-各区域热门商品统计：异构数据源之从MySQL中查询城市数据
第103讲-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
第104讲-各区域热门商品统计：开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct()
第105讲-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
第106讲-各区域热门商品统计：关联商品信息并使用自定义get_json_object函数和内置if函数标记经营类型
第106讲-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
第107讲-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
第108讲-各区域热门商品统计：将结果数据写入MySQL中
第109讲-各区域热门商品统计：Spark SQL数据倾斜解决方案
第110讲-各区域热门商品统计：生产环境测试

六、广告点击流量实时统计

第111讲-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
第112讲-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5 x1
第113讲-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
第114讲-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
第115讲-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
第116讲-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
第117讲-广告点击流量实时统计：计算每天各省的top3热门广告
第118讲-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
第119讲-广告点击流量实时统计：实现实时计算程序的HA高可用性
第120讲-广告点击流量实时统计：对实时计算程序进行性能调优
第121讲-广告点击流量实时统计：生产环境测试
第122讲-课程总结：都学到了什么？

新升级增加课程大纲

第123讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍
第124讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-易用性：标准化SQL支持以及更合理的AP
第125讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-高性能：让Spark作为编译器来运行
第126讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍
第127讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析
第128讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
第129讲-（赠送）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
第130讲-（赠送）Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
第131讲-（赠送）Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
第132讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析：模块介绍以及交互式用户行为分析系统的解释
第133讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计指定时间内访问次数最多的10个用户
第134讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计指定时间内购买金额最多的10个用户
第135讲-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
第136讲-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
第137讲-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
第138讲-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

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