获取资料

Spark + ElasticSearch 构建电商用户标签系统实现精准营销

Spark + ElasticSearch 构建电商用户标签系统实现精准营销

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

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

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

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

3-17 [技巧补充]docker pull 速度太慢?配个镜像加速吧!

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

评论0

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址