第71任务：【北风网】Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（138讲） -锐亚教育

第1任务： 001.课程介绍_rec

第2任务： 002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(1)_rec

第3任务： 002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(2)_rec

第4任务： 003.课程环境搭建-hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建_rec

第5任务： 004.课程环境搭建-hive-0.13.1-cdh5.3.6安装_rec

第6任务： 005.课程环境搭建-zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建_rec

第7任务： 006.课程环境搭建-kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建_rec

第8任务： 007.课程环境搭建-flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装_rec

第9任务： 008.课程环境搭建-离线日志采集流程介绍_rec

第10任务： 009.课程环境搭建-实时数据采集流程介绍_rec

第11任务： 010.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_rec

第12任务： 011.用户访问session分析-模块介绍_rec

第13任务： 012.用户访问session分析-基础数据结构以及大数据平台架构介绍_rec

第14任务： 013.用户访问session分析-需求分析_rec

第15任务： 014.用户访问session分析-技术方案设计_rec

第16任务： 015.用户访问session分析-数据表设计_rec

第17任务： 016.用户访问session分析-Eclipse工程搭建以及工具类说明_rec

第18任务： 017.用户访问session分析-开发配置管理组件_rec

第19任务： 018.用户访问session分析-JDBC原理介绍以及增删改查示范_rec

第20任务： 019.用户访问session分析-数据库连接池原理_rec

第21任务： 020.用户访问session分析-单例设计模式_rec

第22任务： 021.用户访问session分析-内部类以及匿名内部类_rec

第23任务： 022.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（上）_rec

第24任务： 023.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（下）_rec

第25任务： 024.用户访问session分析-JavaBean概念讲解_rec

第26任务： 025.用户访问session分析-DAO模式讲解以及TaskDAO开发_rec

第27任务： 026.用户访问session分析-工厂模式讲解以及DAOFactory开发_rec

第28任务： 027.用户访问session分析-JSON数据格式讲解以及fastjson介绍_rec

第29任务： 028.用户访问session分析-Spark上下文构建以及模拟数据生成_rec

第30任务： 029.用户访问session分析-按session粒度进行数据聚合_rec

第31任务： 030.用户访问session分析-按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤_rec

第32任务： 031.用户访问session分析-session聚合统计之自定义Accumulator_rec

第33任务： 032.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34任务： 033.用户访问session分析-session聚合统计之重构过滤进行统计_rec

第35任务： 034.用户访问session分析-session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL_rec

第36任务： 035.用户访问session分析-session聚合统计之本地测试_rec

第37任务： 036.用户访问session分析-session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumul

第38任务： 037.用户访问session分析-session随机抽取之实现思路分析_rec

第39任务： 038.用户访问session分析-session随机抽取之计算每天每小时session数量_re

第40任务： 039.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_rec

第41任务： 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

第42任务： 041.用户访问session分析-session随机抽取之获取抽取session的明细数据_re

第43任务： 042.用户访问session分析-session随机抽取之本地测试_rec

第44任务： 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

第45任务： 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

第46任务： 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

第47任务： 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

第48任务： 047.用户访问session分析-top10热门品类之自定义二次排序key_rec

第49任务： 048.用户访问session分析-top10热门品类之进行二次排序_rec

第50任务： 049.用户访问session分析-top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL_rec

第51任务： 050.用户访问session分析-top10热门品类之本地测试_rec

第52任务： 051.用户访问session分析-top10热门品类之使用Scala实现二次排序_rec

第53任务： 052.用户访问session分析-top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD

第54任务： 053.用户访问session分析-top10活跃session之计算top10品类被各sesso

第55任务： 054.用户访问session分析-top10活跃session之分组取TopN算法获取top10

第56任务： 055.用户访问session分析-top10活跃session之本地测试以及阶段总结_rec

第57任务： 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

第58任务： 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

第59任务： 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

第60任务： 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

第61任务： 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

第62任务： 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

第63任务： 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

第64任务： 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

第65任务： 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

第66任务： 065.用户访问session分析-Shuffle调优之原理概述_rec

第67任务： 066.用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件_rec

第68任务： 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

第69任务： 068.用户访问session分析-Shuffle调优之HashShuffleManager与So

第70任务： 069.用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 _r

第71任务： 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 _

第72任务： 071.用户访问session分析-算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能

第73任务： 072.用户访问session分析-算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并

第74任务： 073.用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍_rec

第75任务： 074.用户访问session分析-troubleshooting之控制shuffle reduc

第76任务： 075.用户访问session分析-troubleshooting之解决JVM GC导致的shuf

第77任务： 076.用户访问session分析-troubleshooting之解决YARN队列资源不足导致的

第78任务： 077.用户访问session分析-troubleshooting之解决各种序列化导致的报错_re

第79任务： 078.用户访问session分析-troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的

第80任务： 079.用户访问session分析-troubleshooting之解决yarn-client模式

第81任务： 080.用户访问session分析-troubleshooting之解决yarn-cluster模

第82任务： 081.用户访问session分析-troubleshooting之错误的持久化方式以及check

第83任务： 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

第84任务： 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

第85任务： 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_r

第86任务： 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

第87任务： 086.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map joi

第88任务： 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_

第89任务： 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

第90任务： 089.页面单跳转化率-模块介绍_rec

第91任务： 090.页面单跳转化率-需求分析、技术方案设计、数据表设计 _rec

第92任务： 091.页面单跳转化率-编写基础代码_rec

第93任务： 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

第94任务： 093.页面单跳转化率-计算页面流起始页面的pv_rec

第95任务： 094.页面单跳转化率-计算页面切片的转化率 _rec

第96任务： 095.页面单跳转化率-将页面切片转化率写入MySQL _rec

第97任务： 096.页面单跳转化率-本地测试_rec

第98任务： 097.页面单跳转化率-生产环境测试 _rec

第99任务： 098.用户访问session分析-生产环境测试_rec

第100任务： 099.各区域热门商品统计-模块介绍_rec

第101任务： 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

第102任务： 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

第103任务： 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

第104任务： 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

第105任务： 104.各区域热门商品统计-开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct

第106任务： 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

第107任务： 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

第108任务： 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

第109任务： 108.各区域热门商品统计-将结果数据写入MySQL中_rec

第110任务： 109.各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案_rec

第111任务： 110.各区域热门商品统计-生产环境测试_rec

第112任务： 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

第113任务： 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

第114任务： 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

第115任务： 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

第116任务： 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

第117任务： 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

第118任务： 117.广告点击流量实时统计-计算每天各省的top3热门广告_rec

第119任务： 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

第120任务： 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

第121任务： 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

第122任务： 121.广告点击流量实时统计-生产环境测试 _rec

第123任务： 122.课程总结-都学到了什么？_rec

第124任务： 123.Spark 2.0-新特性介绍 _rec

第125任务： 124.Spark 2.0-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API_rec

第126任务： 125.Spark 2.0-高性能：让Spark作为编译器来运行_rec

第127任务： 126.Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍_re

第128任务： 127.Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Mo

第129任务： 128.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术

第130任务： 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

第131任务： 130.Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等_rec

第132任务： 131.Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark_re

第133任务： 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

第134任务： 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

第135任务： 134.统计指定时间内购买金额最多的10个用户_rec

第136任务： 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1

第137任务： 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1

第138任务： 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

第139任务： 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

【北风网】Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（138讲）

第71任务： 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 _

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