      Spark + ElasticSearch 构建电商用户标签系统实现精准营销 课程利用 Spark + ElasticSearch 构建用户标签系统，利用 Docker+Docker Compose 实现项目的一键启停。涵盖数据同步、数据清洗、用户标签化等步骤，带你领略企业级数据平台的开发流程。老师还在课程中与你探讨数据平台的关键性话题：电商数仓、订单宽表、用户画像、数据血缘等。手把手带你搭建一个Spring Boot +Vue.js完整项目。课程对初学大数据开发的同学非常友好，技术/知识/经验兼顾，非常适合准备进入大数据开发行业的你。 适合人群 对 Spark, ElasticSearch等大数据技术有强烈兴趣 想转行做大数据的同学 对企业级数据平台开发流程没有概念，但有一定的自学能力，并且愿意 接受挑战的同学 技术储备要求 Java Web 基础 Linux 基础 了解SQL 语法 熟悉数据库操作 另: 1：《Spark + ElasticSearch 构建电商用户标签系统实现精准营销》来自某课网，原价399，由猿人部落整理发布！猿人部落承诺，本站所有课程百分百高清，完整，原画，包含所有的视频+素材+课件+源码，官方同步体验！ 2：本站所有课程格式MP4格式无密 可以通过网盘在线学习也可下载到本地，方便快捷！ 3： 所有课程全部支持试看任何章节，可通过点击右侧官方微信扫码添加要求试看！ 4：官方品质，信誉保证，本站包含某课网,某讯课堂,某易云,饥人谷,某度教育....等上万部课程正在陆续更新，感谢同学们的信任与支持，保证让同学们满意！ 5：所有课程都会包更新，只要官方更新本站延迟2-3天就会更新。 6：爱好学习，一直提升自己的小伙伴可以开通会员，享受全站免金币无限制畅快学习！ 7：点击下方链接进行试看，在线看默认流畅，调节成原画，最好直接下载到本地是超清！ 提取码：leih  如需咨询点击qq临时会话[qq]772441382[/qq]章节目录： 第1章 课程介绍与学习指南 本章中将向大家介绍课程能学到什么、解决什么实际问题、项目成果展示，课程整体安排以及如何学习更高效。 1-1 课程导学 试看 1-2 如何更好的使用慕课平台 第2章 开发环境与技术栈介绍 本章主要针对课程中应用的开发环境以及技术栈进行相关介绍。本课中会使用，虚拟化技术： virtualbox + vagrant，容器化技术：docker + docker-compose。技术栈涉及spark，Hadoop，hive等。 2-1 开发环境---virtualbox介绍 2-2 开发环境---docker介绍 2-3 开发环境---虚拟机与docker容器技术的对比 2-4 开发环境---vagrant介绍 2-5 itag项目的技术栈介绍 试看 第3章 大数据环境搭建 本章主要讲解开发环境的搭建，虚拟机与docker的安装。针对没有docker基础的同学，我们也会涵盖部分基础知识，从而实现轻松上手。针对容器化的开发环境，我们会详细演示，如何去解决访问和数据持久化。本次环境搭建会配合详细操作文档，方便同学们本地复现。... 3-1 作业讲解 试看 3-2 virtualbox , vagrant 你安装好了吗？ 3-3 virtualbox安装ubuntu 3-4 ubuntu系统的启动与验证 3-5 vagrant创建虚拟机环境 3-6 用vagrantfile进行详细设置 3-7 ubuntu安装docker、 docker-compose 3-8 Docker安装以及使用的小贴士 3-9 老师，为什么我的docker-compose启动不了呢？ 3-10 zsh shell辅助软件安装与配置 3-11 docker 和 docker-compose 小试牛刀 3-12 大数据环境安装 3-13 大数据环境验证与测试 3-14 docker-compose.yml讲解 3-15 本章作业 3-16 【问答补充】事先用docker建立es_network网络 第4章 itag用户标签系统介绍 相较于现有业务的局限性，这章中我们会来共同来探讨标签系统的设计理念。通过UI初步讲解标签的数据含义，结合mysql数据库表结构，去理解业务和标签的实现算法，更为详细的标签算法及ETL清洗逻辑在后续章节会做详细讲解。... 4-1 前章作业重难点回顾及问题答疑 4-2 现有业务介绍 4-3 花三分钟聊一下用户画像 4-4 主要数据库及表结构介绍 4-5 itag系统介绍、用它来干什么？ 4-6 本章作业 第5章 数据同步 针对数据同步技术，本章中会介绍一些常用的数据同步中间件，以及实际项目中数据库同步至大数据集群的架构迭代（画图）。随后会演示利用sqoop导入数据到hive中。并学习如何对hive进行实际操作。 5-1 作业答疑、本章内容大纲介绍 5-2 sqoop简单介绍 5-3 数据同步架构的1.0版本 5-4 数据同步架构2.0及两个拓展问题的解决 5-5 Hive简介及架构 5-6 Hive实操（一）及docker 文件拷贝 5-7 Hive实操（二）及面试题讲解 5-8 Hive外部表介绍 5-9 sqoop 安装与配置 5-10 sqoop 安装及mysql 数据导入脚本 5-11 hiver-server中安装sqoop，替换apt源 5-12 sqoop 将mysql数据导入到hive 第6章 数据清洗 本章中主要讲解大数据项目中数据与业务的关系，数据血缘，数据平台，数仓等相关概念。讲解如何利用spark进行数据操作。分别从spark java，spark scala以及spark sql 三种不同实现方式进行代码演示与对比。 6-1 数据平台是什么？包含哪些节点 6-2 数据血缘有什么用？如何保证？ 6-3 数据分层的原因、规划以及真实项目经验分享 6-4 准备测试数据 6-5 Spark Java代码准备及docker网络打通 6-6 我的笔记本如何访问虚拟机中的docker网络？ 6-7 Spark 清洗任务的JAVA实现 6-8 准备scala开发环境 6-9 Spark 清洗任务的Scala实现 6-10 老师，我的代码本地运行报错，winutils.exe 找不到 6-11 Spark SQL 处理ETL任务及本章作业 第7章 指标算法及标签ETL 本章中将根据产品文档，利用spark sql + spark scala 的方式实现标签ETL。会讲述ES mapping 的设计，演示如何利用spark操作ES，并最终对全流程数据做验证与复盘。 7-1 内容介绍及虚拟环境的管理 7-2 指标算法说明及环境准备 7-3 数据大盘算法指标 7-4 会员性别指标算法及ETL结果的ORM操作 7-5 注册渠道、是否关注指标实现及IF函数的用法 7-6 用户热度指标实现及crossjoin的一些思考 7-7 环比指标的实现 7-8 提醒类指标实现 7-9 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法（上） 7-10 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法（下） 7-11 漏斗指标实现思路及指标算法的测试验证 7-12 ES环境创建及Spark操作ES演示（上） 7-13 ES环境创建及Spark操作ES演示（下） 7-14 ES mapping 设计思路及JavaBean实现 7-15 ES 操作及命令 7-16 标签ETL代码实现 7-17 ES数据查询及ETL结果验证 7-18 标签清洗算法 第8章 itag UI 本章中将介绍如何应用springboot + vue 实现项目的前端UI。用户选择特定标签后，ES背后的查询逻辑。对于查询的结果，标签清洗结果，数据库原始结果做一个验证。并最终将UI项目通过docker容器的方式部署起来。 8-1 本章介绍 8-2 springboot及项目结构介绍 8-3 DSL查询语句演练 8-4 标签页面前端技术介绍及数据结构推导 8-5 前端代码实现思路及演示 8-6 后端DSL代码拼接及文件下载实现（上） 8-7 后端DSL代码拼接及文件下载实现（下） 8-8 DSL语句验证和标签管理功能的思路 8-9 springboot 多环境配置项指定及ETL结果存储的思路 8-10 springboot项目的Docker 启动方式 第9章 课程总结 本章会进行课程回顾与总结，再次圈重点，敲黑板。并对后续的一个学习线路做规划。 9-1 docker补充及数仓topic分享 9-2 订单宽表及hive视图的作用 9-3 spark 执行过程分析-logical plan 9-4 利用logicalplan 采集元数据信息 9-5 简短的课程总结 本课程已完结 |
|
猿人部落
( A20190523-0239 )
Powered by Discuz! X3.4 © 2001-2013 Comsenz Inc. GMT+8, 2024-11-22 12:08 , Processed in 0.065266 second(s), 31 queries .
