[大数据与云计算] Spark + ElasticSearch 构建电商用户标签系统实现精准营销

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2020-2-12 17:55:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    〖课程介绍〗:0 X& g. ?8 ], H$ v2 }9 R* \% J
            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。
    3 Q% D4 u' I6 w. I3 q8 ?: D/ m- {* W; X& v6 e: d2 T
    〖课程目录〗:
    / G9 q# }  g( G0 _! r; z. B& c        第1章 课程介绍与学习指南2 Y$ ?7 y1 a7 R. G( y7 X
            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。5 j  Y: T$ c8 |# s8 I

    % I( i" _* l4 `" L. ?9 u/ `0 c         1-1 课程导学 试看
    & S8 J3 m5 W& ~1 e4 d9 J+ _& ]+ c         1-2 大家平时可能关心的问题汇总(助你更好的使用课程)2 A0 p" J  N' V" O2 A
            第2章 开发环境与技术栈介绍
    $ q: x' M4 Z* y5 k4 e        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。* M- t0 H: ?  F# S2 X) N
    + ]; x! a' S$ V1 U- r' I! L
             2-1 开发环境---virtualbox介绍
    % }: l8 f9 p' F         2-2 开发环境---docker介绍0 H3 n& u: @+ m9 t2 D3 f
             2-3 开发环境---虚拟机与docker容器技术的对比
    # l6 h+ x$ h$ s/ X, u* J3 D         2-4 开发环境---vagrant介绍; ?' S7 T: W& m6 h8 B
             2-5 itag项目的技术栈介绍 试看6 Q2 j5 y( p- E7 Q
            第3章 大数据环境搭建
    6 F. U% `/ r- M( [  J: Q        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。...
    ! s$ f) o8 |/ e2 r# G/ S7 h9 G) V& `) Q3 d7 h4 f# R
             3-1 作业讲解 试看
    ' }2 k- q$ i+ v  y2 ~) [         3-2 virtualbox , vagrant 你安装好了吗?
      V8 E. z" _$ c% [* n4 O  k  q: }         3-3 virtualbox安装ubuntu7 F9 r2 V/ M% J; k7 p; |
             3-4 ubuntu系统的启动与验证- H* y! m/ v3 I. N2 D& m
             3-5 vagrant创建虚拟机环境% d9 \" \& y; V; F2 J, Q' S! w
             3-6 用vagrantfile进行详细设置1 w, }6 I; L3 n# ~5 N6 ^
             3-7 ubuntu安装docker、 docker-compose
    / M) x5 ~9 q% C         3-8 Docker安装以及使用的小贴士* \, v2 ^# ?: f% c( Z% R
             3-9 老师,为什么我的docker-compose启动不了呢?1 p8 r1 X" a, H4 `
             3-10 zsh shell辅助软件安装与配置0 I. v8 N& C) S
             3-11 docker 和 docker-compose 小试牛刀
    ; Z$ _& F- D  i         3-12 大数据环境安装0 b: I& s/ Q6 C- }
             3-13 大数据环境验证与测试, D7 U. J# r+ o! g
             3-14 docker-compose.yml讲解1 y# {4 T$ H0 x- \$ q% I5 ^
             3-15 本章作业
    8 i3 m, D+ R- R* l         3-16 【问答补充】事先用docker建立es_network网络1 b* ]( p+ b% W# s, Q
            第4章 itag用户标签系统介绍  f$ S1 w9 i4 o
            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。...
    3 J: l7 Y) S; k" B; S6 |. C- }! r
    : A& v& ?" S6 j- R) ~3 M1 ]         4-1 前章作业重难点回顾及问题答疑. }4 |  |- K+ \0 c8 S  l
             4-2 现有业务介绍
    $ p6 V5 I  O. h2 n1 g& E& u$ g         4-3 花三分钟聊一下用户画像& {% J# P$ i# P' ]' y9 j1 T' a
             4-4 主要数据库及表结构介绍: ]7 u/ T2 g+ |7 z  O; a
             4-5 itag系统介绍、用它来干什么?
    3 b8 o+ ^! {' o/ {         4-6 本章作业7 b/ [( J: E) e' a2 A
            第5章 数据同步
    4 d/ s- M+ N6 {& ]* I        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。
    & _; Q3 z$ {3 N1 J$ a7 `8 K- W5 d# V9 H) t
             5-1 作业答疑、本章内容大纲介绍3 X; |0 n5 [/ ?3 D0 ^
             5-2 sqoop简单介绍
    : ^" Z' x2 E0 q& l( d. f# j) E" N6 {         5-3 数据同步架构的1.0版本4 r9 Y0 e" p+ c' Q; {  `
             5-4 数据同步架构2.0及两个拓展问题的解决+ u& i( W4 X: q3 Y3 k/ z
             5-5 Hive简介及架构
    5 \. L& e* X  ~: Y) C8 d' a         5-6 Hive实操(一)及docker 文件拷贝
    * X+ q  P2 q* P) w& y" ?         5-7 Hive实操(二)及面试题讲解0 q# O( P. c/ ~; I  N3 H4 W0 i
             5-8 Hive外部表介绍- L/ j. p& i" v$ D9 R8 _. W
             5-9 sqoop 安装与配置
    & k/ Q( T4 _6 A5 H# e         5-10 sqoop 安装及mysql 数据导入脚本7 R8 g4 F5 l+ G  N# E9 b4 ]
             5-11 hiver-server中安装sqoop,替换apt源
    6 c$ W7 X0 q1 l: Y' V8 c         5-12 sqoop 将mysql数据导入到hive! ~* V) i! C, r4 O9 ~$ G8 b
            第6章 数据清洗' S2 A7 X- E2 k! @
            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。5 b0 i2 g& u* R$ P9 D! R& `0 L; q- u
    3 ?/ N4 D& s8 g) w: A8 C$ U
             6-1 数据平台是什么?包含哪些节点
    " I: N* `7 Z7 k0 o& p3 O         6-2 数据血缘有什么用?如何保证?7 ~7 M! M/ L( K$ U% A) c5 C+ @
             6-3 数据分层的原因、规划以及真实项目经验分享
    ; O7 L5 I4 n8 h1 _         6-4 准备测试数据8 k  @% B4 b' O+ M- m' E& f! R
             6-5 Spark Java代码准备及docker网络打通
    ' W/ h' p6 }/ M% n+ _4 x+ `         6-6 我的笔记本如何访问虚拟机中的docker网络?
    1 K) {  x. R7 f         6-7 Spark 清洗任务的JAVA实现
    $ C( ]9 u5 ]' L' L6 Q, o4 G/ `2 T; E         6-8 准备scala开发环境
      R% t/ G. C5 x. W         6-9 Spark 清洗任务的Scala实现, b7 ?2 i( p* f/ U$ j) q
             6-10 老师,我的代码本地运行报错,winutils.exe 找不到& d' y# u, ^& S- J' h
             6-11 Spark SQL 处理ETL任务及本章作业. q  G  h: X4 z4 ^/ P
            第7章 指标算法及标签ETL- v* |6 @; u1 H- J. ?
            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。. ^/ q3 v; |; U( X) V
      e# B0 v3 r2 r- k# y" t, k& \5 Q
             7-1 内容介绍及虚拟环境的管理
    6 C7 F5 r! y; @5 a- R7 t         7-2 指标算法说明及环境准备+ E9 q8 W# k# {1 f# N8 V% D1 F! c
             7-3 数据大盘算法指标+ q# E7 ^, U% Z4 ]  m" n
             7-4 会员性别指标算法及ETL结果的ORM操作
    " w2 T. ]+ P) Z6 D; m0 Z- N% @         7-5 注册渠道、是否关注指标实现及IF函数的用法( a- E4 A/ L8 w
             7-6 用户热度指标实现及crossjoin的一些思考
    - T% \+ L; X2 @% T  |0 N7 }         7-7 环比指标的实现- w0 i# T: u: e
             7-8 提醒类指标实现9 y& v/ `0 P* `) C6 n
             7-9 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(上)
    * |/ i/ C+ U' v; O& W9 ~         7-10 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(下)/ p" ?+ H% g  {5 N- |, P
             7-11 漏斗指标实现思路及指标算法的测试验证
    8 C9 O. z0 x' g( D7 {5 T         7-12 ES环境创建及Spark操作ES演示(上)% \/ d- x7 n0 J. f- `
             7-13 ES环境创建及Spark操作ES演示(下)
    2 A1 A5 x/ G/ Y" i! k         7-14 ES mapping 设计思路及JavaBean实现
    / _. d8 T; B; z! [* }" w0 J% A9 s         7-15 ES 操作及命令+ i" \, _+ t/ `- m9 o& e) Z" P
             7-16 标签ETL代码实现
    . I- {% _6 K" p$ L5 x) j         7-17 ES数据查询及ETL结果验证  e) U7 ?, p; u* b% E* v! v7 I6 }
             7-18 标签清洗算法, p3 @, O8 a; C. \7 ]3 M
            第8章 itag UI% b% ]1 Q) x" c2 I
            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。' R& \6 K( r* w4 |

    5 i5 G5 Y; R; x0 L0 V         8-1 本章介绍. O" A3 z1 V8 `1 w9 A" x
             8-2 springboot及项目结构介绍4 T! W! e) y& o
             8-3 DSL查询语句演练6 O- L* z7 s1 I/ ^/ ?- i& Z
             8-4 标签页面前端技术介绍及数据结构推导' j6 D. _" b$ G" G
             8-5 前端代码实现思路及演示
      o. e/ [/ N& K6 Z6 o/ B. @) e         8-6 后端DSL代码拼接及文件下载实现(上)
    : z! [7 a& A: Q$ `( E3 T9 k7 y/ A         8-7 后端DSL代码拼接及文件下载实现(下)
    8 r! ?( {, e6 w9 A# ~; _, {         8-8 DSL语句验证和标签管理功能的思路
    4 j) l4 k, r0 z; J1 `* @! P3 G         8-9 springboot 多环境配置项指定及ETL结果存储的思路
    3 l: z5 K6 ~, E# c: s/ R3 \         8-10 springboot项目的Docker 启动方式
    1 G- m/ ^$ A- b2 I$ R        第9章 课程总结: ~6 k; X4 h7 x9 `9 ?
            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。
    4 _2 J4 w8 j1 X# {! C# @  w3 g9 }. ~) B" N/ ]- I" I+ j# i& \5 l
             9-1 docker补充及数仓topic分享5 n: |& ^- ^0 F# c5 |
             9-2 订单宽表及hive视图的作用7 W8 O- Y) c( G4 A" s8 E- f4 n+ q1 ]/ f
             9-3 spark 执行过程分析-logical plan
    9 L6 j5 e$ D: e; R         9-4 利用logicalplan 采集元数据信息
    9 \) K: |2 Q# D7 h# q+ z' g8 l. U         9-5 简短的课程总结
    8 B3 r9 z+ \. d9 L3 K: c5 S; a
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    & x" E1 P3 ?: i5 ^7 K) L
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  • TA的每日心情
    难过
    1 小时前
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    [LV.7]常住居民III

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  • TA的每日心情

    前天 17:21
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    [LV.7]常住居民III

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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    [LV.1]初来乍到

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
    郁闷
    8 小时前
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    [LV.9]以坛为家II

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  • TA的每日心情
    奋斗
    前天 11:57
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    [LV.9]以坛为家II

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  • TA的每日心情

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  • TA的每日心情

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