[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.9]以坛为家II

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    发表于 2020-2-12 17:55:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
    Spark + ElasticSearch 构建电商用户标签系统实现精准营销
    〖课程介绍〗:
    # i& C; V( J. W! X        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。
    ! b" M5 }, b7 i! {7 ?9 Z; _; K6 U& N
    〖课程目录〗:
    4 v) y" n- W2 s. S        第1章 课程介绍与学习指南
    - C  P6 E; T6 E+ q  w3 l        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。
    2 d4 `' n' v0 V) Z3 T7 h$ u$ }' k4 {( g" L. Z+ n9 d  J* J: i
             1-1 课程导学 试看, D7 a+ g2 X0 A! p1 U( 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)- c4 p. `2 @9 s& n/ D- e& a
            第2章 开发环境与技术栈介绍
    7 a; T6 P8 }  [3 z        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。( u9 K/ t$ s1 {& G* s1 N4 p
    1 ?" N; K) }; [5 E" R
             2-1 开发环境---virtualbox介绍
    * S, F; R0 k  b; H( o0 n) b0 |- l         2-2 开发环境---docker介绍* ?) s2 `$ q; q( b
             2-3 开发环境---虚拟机与docker容器技术的对比4 Z& \$ s- V. s
             2-4 开发环境---vagrant介绍
    4 {9 K9 E$ c0 ~+ p         2-5 itag项目的技术栈介绍 试看
    . _- o5 p6 l* N$ o8 Y        第3章 大数据环境搭建3 _8 d# a/ l) v/ K
            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。..., i, m; j7 I6 [. Z2 c

    6 E3 l: y% }$ X* P& @! D( I         3-1 作业讲解 试看
    + A% b" G  K9 G         3-2 virtualbox , vagrant 你安装好了吗?7 w) R& ?  e7 N5 w- ?% Z3 l
             3-3 virtualbox安装ubuntu
    3 `/ C0 t, g. U         3-4 ubuntu系统的启动与验证
    ! k1 N8 H2 d! C$ |: I         3-5 vagrant创建虚拟机环境
    * j3 d% D; y" T% H. [" G         3-6 用vagrantfile进行详细设置
    & k) k2 k# N7 J6 U3 p4 ^         3-7 ubuntu安装docker、 docker-compose$ {' S# C$ v2 m+ y, v5 t  {
             3-8 Docker安装以及使用的小贴士
    7 V1 v* \# n/ Q0 b1 R0 M6 j4 C         3-9 老师,为什么我的docker-compose启动不了呢?5 |5 @' ^* D$ D, P1 \, ^
             3-10 zsh shell辅助软件安装与配置
    / \: J5 D; G) u# X+ V- @         3-11 docker 和 docker-compose 小试牛刀
    , ]# w& }( C% i: n* _  y; H         3-12 大数据环境安装
    ) N: L) x% V) ]: C         3-13 大数据环境验证与测试  y# u$ \7 b2 C# q1 d; l
             3-14 docker-compose.yml讲解2 y+ b* N* k5 c" J1 F
             3-15 本章作业! a' c+ C3 ~' F1 s  T
             3-16 【问答补充】事先用docker建立es_network网络
    3 u$ |5 e8 M/ a        第4章 itag用户标签系统介绍" c  s; p8 Y4 h4 r
            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 W: D7 i7 b2 e0 S6 Q% e3 y' \* w
    + u" O% @6 ]. j* S9 r3 b4 _
             4-1 前章作业重难点回顾及问题答疑
    1 b; Q6 J( W0 _0 X$ g" ~& R- F         4-2 现有业务介绍8 g) z- _% ^4 B% ^& s
             4-3 花三分钟聊一下用户画像
    7 s+ r. _' ?8 d3 I5 Z: H         4-4 主要数据库及表结构介绍! W" i7 y" S  Z& v
             4-5 itag系统介绍、用它来干什么?
    $ B7 P8 e  m1 k9 o+ Z         4-6 本章作业) y4 d- o, n) G* ?: R
            第5章 数据同步9 K( P! w$ f9 v/ p! C- C
            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。0 O; U) m: `& A+ Q

      l$ z* h( v" W* M& C% I         5-1 作业答疑、本章内容大纲介绍
    / W+ J# c, L5 P' ^3 p4 U: l         5-2 sqoop简单介绍$ Z# ~; l* P" Y$ [% p
             5-3 数据同步架构的1.0版本
    0 ]/ A+ g6 q/ W1 A4 ]$ ^         5-4 数据同步架构2.0及两个拓展问题的解决
    - T% F' H$ `* X$ t         5-5 Hive简介及架构# U" \0 \/ d( `0 _; ~: V
             5-6 Hive实操(一)及docker 文件拷贝( f) l8 u9 [* R" _
             5-7 Hive实操(二)及面试题讲解$ ^* B5 Q" l! g; e/ |* o2 m4 Q
             5-8 Hive外部表介绍
    ; l8 }" f2 @7 D4 X; e  D         5-9 sqoop 安装与配置% T( _% P/ n: y& \" L! E! ^8 m. B
             5-10 sqoop 安装及mysql 数据导入脚本0 a. N& ]4 c( N% N
             5-11 hiver-server中安装sqoop,替换apt源% \- U# K7 A* S3 d* M* O# Z5 _2 ]
             5-12 sqoop 将mysql数据导入到hive9 `, L0 s( P& H! Z$ u1 t
            第6章 数据清洗
      @* Y3 ~9 ]$ |6 Q        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。
    ) e7 t7 A5 `$ o7 w) {3 l; x5 \. O6 t  I4 n( V9 T
             6-1 数据平台是什么?包含哪些节点6 r/ J- G9 L- g+ M' A4 m
             6-2 数据血缘有什么用?如何保证?
    " Q0 h. `8 L8 \9 f3 Q5 u6 a         6-3 数据分层的原因、规划以及真实项目经验分享
    ' N- B8 D) t4 n4 F2 ]% {         6-4 准备测试数据
    0 M. ^9 }% }% Q& j         6-5 Spark Java代码准备及docker网络打通
    7 n& o" v) J0 d! X/ p. N! W         6-6 我的笔记本如何访问虚拟机中的docker网络?
    2 o: v8 J9 R- s( q         6-7 Spark 清洗任务的JAVA实现
    9 ~. n; c" D, X3 [" W         6-8 准备scala开发环境
    1 N% V7 E& q+ D  ?. ^         6-9 Spark 清洗任务的Scala实现
    & h7 k! m4 C" m7 e" |- I) K3 s( E$ `         6-10 老师,我的代码本地运行报错,winutils.exe 找不到
    6 |& @5 A9 M" D) L         6-11 Spark SQL 处理ETL任务及本章作业4 j" G# P( z& S; H+ R& f; O+ P
            第7章 指标算法及标签ETL
    6 |! {& }6 |# `' \* M0 I" j4 ^$ |        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。
    - u' w) g. m6 w. ]8 Y% k" b' X
    , k7 F' k$ Z' F$ T8 o# c9 X         7-1 内容介绍及虚拟环境的管理
    1 {6 g- h1 i; G/ o/ H% M, w; P         7-2 指标算法说明及环境准备
    & E. H$ }3 G4 F6 W' f         7-3 数据大盘算法指标
    8 l2 u! u2 _- @2 \1 @         7-4 会员性别指标算法及ETL结果的ORM操作
    5 m$ @6 a2 G7 E, ]- `( ~. s         7-5 注册渠道、是否关注指标实现及IF函数的用法4 y' h/ Q6 m, J7 o$ }1 S; n( K0 J
             7-6 用户热度指标实现及crossjoin的一些思考! I( H2 t- h" [, p# c! C9 L3 ]
             7-7 环比指标的实现. C) f+ C5 b& V
             7-8 提醒类指标实现
    + d% k7 I  V8 F$ a7 J1 O- B         7-9 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(上)
    $ ~: U1 _$ A2 \" v. ~, w- }) b         7-10 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(下). N3 E4 d4 w4 Y) @) B/ w9 S
             7-11 漏斗指标实现思路及指标算法的测试验证/ {) N0 j' w$ ?4 `2 `5 |
             7-12 ES环境创建及Spark操作ES演示(上)) M! [0 @7 i: Z$ D/ j- H- s; c
             7-13 ES环境创建及Spark操作ES演示(下)
    ( [2 M/ u: g' g$ E- P7 P9 p         7-14 ES mapping 设计思路及JavaBean实现, W# n5 Q2 R& a( I# I" z0 D- v
             7-15 ES 操作及命令# r3 F( I* }8 h: L
             7-16 标签ETL代码实现5 i) v( z, ^/ B% L
             7-17 ES数据查询及ETL结果验证
    : u6 n. o- [! K/ D9 P         7-18 标签清洗算法8 a7 l/ r! r! T" Z' J
            第8章 itag UI
    9 U) z$ L- C7 b8 _# s7 P        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。
    4 T' F, P" g: P2 K
    ( E7 Q+ ]. r7 E7 X         8-1 本章介绍
    & e0 J" s, p4 k; e& _& z: c         8-2 springboot及项目结构介绍
    ! ?/ z% H) w# {( t! O8 s         8-3 DSL查询语句演练1 c- e# ?% i# F1 B# j  n4 J: {9 M
             8-4 标签页面前端技术介绍及数据结构推导9 F+ P& p: G/ A3 e+ l6 Q& t
             8-5 前端代码实现思路及演示
    . u2 P- n/ U% Y         8-6 后端DSL代码拼接及文件下载实现(上)
    # z# r, ^' j& U( E$ S8 d( C0 s         8-7 后端DSL代码拼接及文件下载实现(下)
    9 |1 `+ Y5 P# {7 }1 {         8-8 DSL语句验证和标签管理功能的思路! [! [* \0 ]8 w) ^  ?7 W
             8-9 springboot 多环境配置项指定及ETL结果存储的思路6 z. g! h4 A9 W* q! ^( m) M
             8-10 springboot项目的Docker 启动方式2 `8 W. @1 I: {0 D( U
            第9章 课程总结
    ( @/ M7 O* N! A& f        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。
    1 f- |: y) S. n8 f: p
    , y, V$ J; Z/ ?3 L7 t) O         9-1 docker补充及数仓topic分享. C( z8 o, H! e! Z4 g
             9-2 订单宽表及hive视图的作用8 ]+ W: F8 D. ~1 k
             9-3 spark 执行过程分析-logical plan2 x! c5 |" q9 i  y: a3 H  I! l9 |
             9-4 利用logicalplan 采集元数据信息& ?1 ?  ]) V* s5 g' H, U; H# N4 ?
             9-5 简短的课程总结" _6 H, ~8 X) T/ Q  j. h  @8 f* m
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