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

从Java开发过渡到大数据开发的转型课程 核心技术+业务思路 一课呈现

〖课程介绍〗:

使用:链接:https://pan.baidu.com/s/12XFTriXwAvsPctr4EqhADg?pwd=qjrl
提取码:qjrl

  •   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。

〖课程目录〗:

  • 第1章 课程介绍与学习指南 2 节 | 12分钟
  • 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。
    • 视频:1-1 课程导学 (11:46)
    • 图文: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 6 节 | 21分钟
  • 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。
    • 视频:2-1 开发环境—virtualbox介绍 (02:36)
    • 视频:2-2 开发环境—docker介绍 (06:48)
    • 视频:2-3 开发环境—虚拟机与docker容器技术的对比 (04:16)
    • 视频:2-4 开发环境—vagrant介绍 (04:09)
    • 视频:2-5 itag项目的技术栈介绍 (02:49)
    • 作业:2-6 【讨论题】docker容器技术会彻底取代虚拟机吗?
  • 第3章 大数据环境搭建 18 节 | 113分钟
  • 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。…
    • 视频:3-1 作业讲解 (03:51)
    • 图文:3-2 virtualbox , vagrant 你安装好了吗?
    • 视频:3-3 virtualbox安装ubuntu (06:08)
    • 视频:3-4 ubuntu系统的启动与验证 (04:52)
    • 视频:3-5 vagrant创建虚拟机环境 (08:44)
    • 视频:3-6 用vagrantfile进行详细设置 (11:26)
    • 视频:3-7 ubuntu安装docker、 docker-compose (06:29)
    • 图文:3-8 Docker安装以及使用的小贴士
    • 图文:3-9 老师,为什么我的docker-compose启动不了呢?
    • 视频:3-10 zsh shell辅助软件安装与配置 (11:26)
    • 视频:3-11 docker 和 docker-compose 小试牛刀 (15:30)
    • 视频:3-12 大数据环境安装 (10:46)
    • 视频:3-13 大数据环境验证与测试 (14:16)
    • 视频:3-14 docker-compose.yml讲解 (09:33)
    • 视频:3-15 本章作业 (03:56)
    • 视频:3-16 【问答补充】事先用docker建立es_network网络 (05:38)
    • 图文:3-17 【技巧补充】docker pull 速度太慢?配个镜像加速吧!
    • 作业:3-18 【讨论题】真程序员,用Linux命令行为何如此受追捧?
  • 第4章 itag用户标签系统介绍7 节 | 31分钟
  • 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。…
    • 视频:4-1 前章作业重难点回顾及问题答疑 (03:40)
    • 视频:4-2 现有业务介绍 (04:24)
    • 视频:4-3 花三分钟聊一下用户画像 (02:46)
    • 视频:4-4 主要数据库及表结构介绍 (11:29)
    • 视频:4-5 itag系统介绍、用它来干什么? (05:18)
    • 作业:4-6 【讨论题】所谓的大数据用户画像,真的准吗?
    • 视频:4-7 本章作业 (03:16)
  • 第5章 数据同步13 节 | 100分钟
  • 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。
    • 视频:5-1 作业答疑、本章内容大纲介绍 (02:15)
    • 视频:5-2 sqoop简单介绍 (03:13)
    • 视频:5-3 数据同步架构的1.0版本 (03:58)
    • 视频:5-4 数据同步架构2.0及两个拓展问题的解决 (14:27)
    • 视频:5-5 Hive简介及架构 (13:36)
    • 视频:5-6 Hive实操(一)及docker 文件拷贝 (14:27)
    • 视频:5-7 Hive实操(二)及面试题讲解 (10:43)
    • 视频:5-8 Hive外部表介绍 (09:21)
    • 视频:5-9 sqoop 安装与配置 (12:55)
    • 图文:5-10 sqoop 安装及mysql 数据导入脚本
    • 图文:5-11 hiver-server中安装sqoop,替换apt源
    • 视频:5-12 sqoop 将mysql数据导入到hive (14:12)
    • 作业:5-13 【讨论题】数据同步框架需要解决那些问题?
  • 第6章 数据清洗12 节 | 108分钟
  • 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。
    • 视频:6-1 数据平台是什么?包含哪些节点 (10:14)
    • 视频:6-2 数据血缘有什么用?如何保证? (04:05)
    • 视频:6-3 数据分层的原因、规划以及真实项目经验分享 (13:53)
    • 视频:6-4 准备测试数据 (06:27)
    • 视频:6-5 Spark Java代码准备及docker网络打通 (16:05)
    • 图文:6-6 我的笔记本如何访问虚拟机中的docker网络?
    • 视频:6-7 Spark 清洗任务的JAVA实现 (13:48)
    • 视频:6-8 准备scala开发环境 (07:14)
    • 视频:6-9 Spark 清洗任务的Scala实现 (17:07)
    • 图文:6-10 老师,我的代码本地运行报错,winutils.exe 找不到
    • 视频:6-11 Spark SQL 处理ETL任务及本章作业 (19:00)
    • 作业:6-12 【讨论题】你真的了解ETL吗?
  • 第7章 指标算法及标签ETL18 节 | 227分钟
  • 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。
    • 视频:7-1 内容介绍及虚拟环境的管理 (12:33)
    • 视频:7-2 指标算法说明及环境准备 (04:59)
    • 图文:7-3 数据大盘算法指标
    • 视频:7-4 会员性别指标算法及ETL结果的ORM操作 (12:39)
    • 视频:7-5 注册渠道、是否关注指标实现及IF函数的用法 (17:35)
    • 视频:7-6 用户热度指标实现及crossjoin的一些思考 (20:13)
    • 视频:7-7 环比指标的实现 (20:06)
    • 视频:7-8 提醒类指标实现 (16:49)
    • 视频:7-9 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(上) (16:05)
    • 视频:7-10 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(下) (15:08)
    • 视频:7-11 漏斗指标实现思路及指标算法的测试验证 (20:27)
    • 视频:7-12 ES环境创建及Spark操作ES演示(上) (13:10)
    • 视频:7-13 ES环境创建及Spark操作ES演示(下) (15:15)
    • 视频:7-14 ES mapping 设计思路及JavaBean实现 (09:10)
    • 图文:7-15 ES 操作及命令
    • 视频:7-16 标签ETL代码实现 (24:23)
    • 视频:7-17 ES数据查询及ETL结果验证 (08:01)
    • 图文:7-18 标签清洗算法
  • 第8章 itag UI10 节 | 127分钟
  • 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。
    • 视频:8-1 本章介绍 (04:22)
    • 视频:8-2 springboot及项目结构介绍 (05:44)
    • 视频:8-3 DSL查询语句演练 (22:46)
    • 视频:8-4 标签页面前端技术介绍及数据结构推导 (05:10)
    • 视频:8-5 前端代码实现思路及演示 (20:12)
    • 视频:8-6 后端DSL代码拼接及文件下载实现(上) (17:33)
    • 视频:8-7 后端DSL代码拼接及文件下载实现(下) (17:37)
    • 视频:8-8 DSL语句验证和标签管理功能的思路 (08:18)
    • 视频:8-9 springboot 多环境配置项指定及ETL结果存储的思路 (14:16)
    • 视频:8-10 springboot项目的Docker 启动方式 (10:58)
  • 第9章 课程总结5 节 | 56分钟
  • 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。
    • 视频:9-1 docker补充及数仓topic分享 (11:02)
    • 视频:9-2 订单宽表及hive视图的作用 (10:26)
    • 视频:9-3 spark 执行过程分析-logical plan (19:50)
    • 视频:9-4 利用logicalplan 采集元数据信息 (10:11)
    • 视频:9-5 简短的课程总结 (04:10)

〖视频截图〗:

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