中华石杉-Spark大型项目实战：电商用户行为分析数据平台

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        第1讲-课程介绍.avi
        第2讲-课程环境搭建：CentOS 6.4集群搭建.avi
        第3讲-课程环境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建.avi
        第4讲-课程环境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安装.avi
        第5讲-课程环境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建.avi
        第6讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建.avi
        第7讲-课程环境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装.avi
        第8讲-课程环境搭建：离线日志采集流程介绍.avi
        第9讲-课程环境搭建：实时数据采集流程介绍.avi
        第10讲-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.avi
        第11讲-用户访问session分析：模块介绍.avi
        第12讲-用户访问session分析：基础数据结构以及大数据平台架构介绍.avi
        第13讲-用户访问session分析：需求分析.avi
        第14讲-用户访问session分析：技术方案设计.avi
        第15讲-用户访问session分析：数据表设计.avi
        第16讲-用户访问session分析：Eclipse工程搭建以及工具类说明.avi
        第17讲-用户访问session分析：开发配置管理组件.avi
        第18讲-用户访问session分析：JDBC原理介绍以及增删改查示范.avi
        第19讲-用户访问session分析：数据库连接池原理.avi
        第20讲-用户访问session分析：单例设计模式.avi
        第21讲-用户访问session分析：内部类以及匿名内部类.avi
        第22讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（上）.avi
        第23讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（下）.avi
        第24讲-用户访问session分析：JavaBean概念讲解.avi
        第25讲-用户访问session分析：DAO模式讲解以及TaskDAO开发.avi
        第26讲-用户访问session分析：工厂模式讲解以及DAOFactory开发.avi
        第27讲-用户访问session分析：JSON数据格式讲解以及fastjson介绍.avi
        第28讲-用户访问session分析：Spark上下文构建以及模拟数据生成.avi
        第29讲-用户访问session分析：按session粒度进行数据聚合.avi
        第30讲-用户访问session分析：按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤.avi
        第31讲-用户访问session分析：session聚合统计之自定义Accumulator.avi
        第32讲-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.avi
        第33讲-用户访问session分析：session聚合统计之重构过滤进行统计.avi
        第34讲-用户访问session分析：session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL.avi
        第35讲-用户访问session分析：session聚合统计之本地测试.avi
        第36讲-用户访问session分析：session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator.avi
        第37讲-用户访问session分析：session随机抽取之实现思路分析.avi
        第38讲-用户访问session分析：session随机抽取之计算每天每小时session数量.avi
        第39讲-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.avi
        第40讲-用户访问session分析：session随机抽取之根据随机索引进行抽取.avi
        第41讲-用户访问session分析：session随机抽取之获取抽取session的明细数据.avi
        第42讲-用户访问session分析：session随机抽取之本地测试.avi
        第43讲-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.avi
        第44讲-用户访问session分析：top10热门品类之获取session访问过的所有品类.avi
        第45讲-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.avi
        第46讲-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.avi
        第47讲-用户访问session分析：top10热门品类之自定义二次排序key.avi
        第48讲-用户访问session分析：top10热门品类之进行二次排序.avi
        第49讲-用户访问session分析：top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL.avi
        第50讲-用户访问session分析：top10热门品类之本地测试.avi
        第51讲-用户访问session分析：top10热门品类之使用Scala实现二次排序.avi
        第52讲-用户访问session分析：top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成.avi
        第53讲-用户访问session分析：top10活跃session之计算top10品类被各sessoin点击的次数.avi
        第54讲-用户访问session分析：top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session.avi
        第55讲-用户访问session分析：top10活跃session之本地测试以及阶段总结.avi
        第56讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中分配更多资源.avi
        第57讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中调节并行度.avi
        第58讲-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.avi
        第59讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中广播大变量.avi
        第60讲-用户访问session分析：性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化.avi
        第61讲-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.avi
        第62讲-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.avi
        第63讲-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.avi
        第64讲-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.avi
        第65讲-用户访问session分析：Shuffle调优之原理概述.avi
        第66讲-用户访问session分析：Shuffle调优之合并map端输出文件.avi
        第67讲-用户访问session分析：Shuffle调优之调节map端内存缓冲与reduce端内存占比.avi
        第68讲-用户访问session分析：Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager.avi
        第69讲-用户访问session分析：算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能.avi
        第70讲-用户访问session分析：算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量.avi
        第71讲-用户访问session分析：算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能.avi
        第72讲-用户访问session分析：算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题.avi
        第73讲-用户访问session分析：算子调优之reduceByKey本地聚合介绍.avi
        第74讲-用户访问session分析：troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM.avi
        第75讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败.avi
        第76讲-用户访问session分析：.avi
        第77讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决各种序列化导致的报错.avi
        第78讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题.avi
        第79讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决yarn-client模式导致的网卡流量激增问题.avi
        第80讲-用户访问session分析：troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题.avi
        第81讲-用户访问session分析：troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用.avi
        第82讲-用户访问session分析：数据倾斜解决方案之原理以及现象分析.avi
        第83讲-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.avi
        第84讲-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.avi
        第85讲-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.avi
        第86讲-用户访问session分析：数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join.avi
        第87讲-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.avi
        第88讲-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.avi
        第89讲-页面单跳转化率：模块介绍.avi
        第90讲-页面单跳转化率：需求分析、技术方案设计、数据表设计.avi
        第91讲-页面单跳转化率：编写基础代码.avi
        第92讲-页面单跳转化率：页面切片生成以及页面流匹配算法实现.avi
        第93讲-页面单跳转化率：计算页面流起始页面的pv.avi
        第94讲-页面单跳转化率：计算页面切片的转化率.avi
        第95讲-页面单跳转化率：将页面切片转化率写入MySQL.avi
        第96讲-页面单跳转化率：本地测试.avi
        第97讲-页面单跳转化率：生产环境测试.avi
        第98讲-用户访问session分析：生产环境测试.avi
        第99讲-各区域热门商品统计：模块介绍.avi
        第100讲-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.avi
        第101讲-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.avi
        第102讲-各区域热门商品统计：异构数据源之从MySQL中查询城市数据.avi
        第103讲-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.avi
        第104讲-各区域热门商品统计：开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct().avi
        第105讲-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.avi
        第106讲-各区域热门商品统计：_转.avi
        第106讲-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.avi
        第107讲-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.avi
        第108讲-各区域热门商品统计：将结果数据写入MySQL中.avi
        第109讲-各区域热门商品统计：Spark SQL数据倾斜解决方案.avi
        第110讲-各区域热门商品统计：生产环境测试.avi
        第111讲-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.avi
        第112讲-广告点击流量实时统计：_转.avi
        第113讲-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.avi
        第114讲-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.avi
        第115讲-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.avi
        第116讲-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.avi
        第117讲-广告点击流量实时统计：计算每天各省的top3热门广告.avi
        第118讲-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.avi
        第119讲-广告点击流量实时统计：实现实时计算程序的HA高可用性.avi
        第120讲-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）.avi
        第121讲-广告点击流量实时统计：生产环境测试.avi
        第122讲-课程总结：都学到了什么？.avi
        第123讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍.avi
        第124讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API.avi
        第125讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-高性能：让Spark作为编译器来运行.avi
        第126讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍.avi
        第127讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析.avi
        第128讲-（赠送）Spark 2.0-新特性介绍-.avi
        第129讲-（赠送）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.avi
        第130讲-（赠送）Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等.avi
        第131讲-（赠送）Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark.avi
        第132讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析：模块介绍以及交互式用户行为分析系统的解释.avi
        第133讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计指定时间内访问次数最多的10个用户.avi
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        第135讲-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10个用户.avi
        第136讲-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10个用户.avi
        第137讲-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个用户.avi
        第138讲-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个用户.avi
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不知道刚进来能看到不

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不少业内人士对人人归来的怀旧牌,也并不看好。毕竟人人网之后,在校园社交这个赛道上,目前幸运时时彩还未出现过一款爆款产品,人人网还有机会。但是难点在于,属于人人网的SNS时代已经过去,想要重回社交超级大乐透并不容易,主打校园社交的人人网面临的是一波新的年轻大学生又有新的阵地,他们是微信和QQ的用户,同时也是天津时时彩抖音、快手、微的用户

tempest

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wgzphi

不错的,中华石杉，慕名而来的