Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台

最新推荐文章于 2025-03-13 11:38:15 发布
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这门高端大数据项目实战课程详细讲解了如何搭建大数据集群，进行用户访问session分析，包括数据采集、聚合统计、性能调优，并涵盖了页面单跳转化率、各区域热门商品统计以及广告点击流量实时统计等多个实际应用场景。课程还介绍了Spark 2.0的新特性和使用建议，以及在Spark 2.0基础上进行用户活跃度分析的方法。

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课程名称：Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（高端大数据项目实战课程）价值2250元

课程目录：

一、大数据集群搭建
第1讲-课程介绍
第2讲-课程环境搭建：CentOS 6.4集群搭建
第3讲-课程环境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建
第4讲-课程环境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
第5讲-课程环境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
第6讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
第7讲-课程环境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装
第8讲-课程环境搭建：离线日志采集流程介绍
第9讲-课程环境搭建：实时数据采集流程介绍
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

二、用户访问session分析： 
第11讲-用户访问session分析：模块介绍
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
第13讲-用户访问session分析：需求分析
第14讲-用户访问session分析：技术方案设计
第15讲-用户访问session分析：数据表设计
第16讲-用户访问session分析：Eclipse工程搭建以及工具类说明
第17讲-用户访问session分析：开发配置管理组件
第18讲-用户访问session分析：JDBC原理介绍以及增删改查示范
第19讲-用户访问session分析：数据库连接池原理
第20讲-用户访问session分析：单例设计模式
第21讲-用户访问session分析：内部类以及匿名内部类
第22讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（上）
第23讲-用户访问session分析：开发JDBC辅助组件（下）
第24讲-用户访问session分析：JavaBean概念讲解
第25讲-用户访问session分析：DAO模式讲解以及TaskDAO开发
第26讲-用户访问session分析：工厂模式讲解以及DAOFactory开发
第27讲-用户访问session分析：JSON数据格式讲解以及fastjson介绍
第28讲-用户访问s

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spark项目实战-电商分析平台
lukabruce的博客
03-25 1万+
第1章 项目概述 电商分析平台是对用户访问电商平台的行为进行分析。 1.1 项目简介   本项目主要讲解一个大型电商网站后台的企业级大数据统计分析平台，该平台以 Spark 为主，对电商网站的流量进行离线和实时的分析。   该大数据分析平台对电商网站的各类用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据，辅助公司中的 PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的状况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数...
基于Spark的网上商城用户行为分析
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
07-02 3366
实验室名称： 大数据实验教学系统实验项目名称： 案例：网上商城用户行为分析某大型电商网站收集有用户在2014年购物行为数据，包含了300000条数据记录。现希望大数据分析团队使用Spark技术对这些数据进行分析，以期获得有价值的信息。本案例用到的数据集说明如下：   数据集文件：/data/dataset/batch/user_action.csv   该数据来源于某电商网站的用户在2014年购物行为数据，包含了300000条数据记录。 三、操作步骤 阶段一、启动HDFS、Spark集群服务和zeppeli
Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台开发实战
07-12
上百节课详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程介绍： 讲解一个真实的、复杂的大型企业级大数据项目，是Spark的大型项目实战课程。 通过本套课程的学习，可以积累大量Spark项目经验，迈入Spark高级开发行列。 课程特色： 1、项目中全面覆盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架几乎全部的初级和高级的技术点和知识点， 让学员学以致用，通过一套课程，即掌握如何将Spark所有的技术点和知识点应用在真实的项目中，来实现业务需求！ 2、项目中的4个功能横块，全郃是实际企业项目中提取出来的，并进行技术整合和改良过的功能模块.全都是企业级的复杂和真实的需求，业务模块非常之复杂，绝对不是市面上的Dem级别的大数据项目能够想比拟的，学习过后，真正帮助学员增加实际 企业级项目的实战经验。 3、项目中通过实际的功能模块和业务场景，以及讲师曾经开发过的处理十亿、甚至百亿以上数据级别的SparK作业的经验积累，贯穿讲解了大量的高级复杂的性能调优技术和知识、troubleshooting解决线上报错和故障的经验、高端的全方位数据倾斜处理和解决方案.真正帮助学员掌握高精尖的Spark技术！ 4、项目中采用完全还原企业大数据项目开发场景的方式来讲解，每一个业务模块的讲解都包括了需求分析、方案设计、数据设计、编码实现、功能测试、性能调优等环节，真实还原企业级大数据项目开发场景。 模块简介： 1、用户访问session分析,该模块主要是对用户访问session进行统计分析.包括session的聚合指标计算、 按时间比例随机抽取session、获取每天点击、下单和购买排名前10的品类、并获取top10品类的点击量排名前10的session.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层形象地看到各种条件下的具体用户行为以及统计指标.从而对公司的产品设计以及业务发展战略做出调整.主要使用Spark Core实现. 2、页面单跳转化率统计,该模块主要是计算关键页面之间的单步跳转转化率，涉及到页面切片算法以及页面流匹配算法.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层看到各个关键页面之间的转化率.从而对网页布局，进行更好的优化设计。主要使用Spark Core实现. 3、热门商品离线统计,该模块主要实现每天统计出各个区域的top3热门商品.然后使用Oozie进行离线统计任务的定时调度，使用Zeppeline进行数据可视化的报表展示.该模块可以让企业管理层看到公司售卖的 商品的整体情况，从而对公司的商品相关的战略进行调螫.主要使用Spark SQL实现。 4、广告流量实时统计.该模块负责实时统计公司的广告流量.包括广告展现流量和广告点击流量，实现动态黑名单机制以及黑名单过滤,实现滑动窗口内的各城市的广告展现流立和广告点击流直的统计，实现 每个区域诲个广告的点击流置实时统计，实现每个区域top3点击量的广告的统计,主要使用Spark Streaming实现.
Spark项目之电商用户行为分析大数据平台之（二）CentOS7集群搭建
weixin_34255793的博客
05-21 229
一、CentOS7集群搭建 1.1　准备3台centos7的虚拟机 IP及主机名规划如下： 192.168.123.110 spark1192.168.123.111 spark2192.168.123.112 spark3 1.2　修改IP地址 [root@bigdata ~]# vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 ...
基于大数据的电商用户行为分析系统
最新发布
laoman456的博客
03-13 1167
models.py使用 SQLAlchemy / Flask SQLAlchemy 定义与数据库表相对应的模型类。配置数据库连接信息（MySQL），如。Flask 路由：定义诸如/index/analysis/report等接口，处理请求并返回相应的模板页面或数据 JSON。结合数据库查询与算法分析结果，对外提供业务逻辑。templates/使用 Jinja2 编写 HTML 模板，把后端返回的数据渲染到前端。analytics/
spark-project:Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台\Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（史上第一套高端大数据项目实战课程）
05-26
中华石杉 Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台\Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（史上第一套高端大数据项目实战课程）
Spark大型项目实战-基于spark电商用户可视化行为分析大数据平台开发实战.zip
12-10
Spark大型项目实战—基于spark电商用户可视化行为分析大数据平台开发实战.zip该平台以 Spark 框架为核心， 对电商网站的日志进行离线和实时分析。 该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为（ 访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行分析，根据平台统计出来的数据， 辅助公司中的 PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况， 并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。 本项目使用了 Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架， Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming， 进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问 session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计 4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造， 该项目几乎完全涵盖了 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点，学员对于 Spark 技术框
Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（高端大数据项目实战课程）.txt
07-29
可靠，放心下载
Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（高端大数据项目实战课程）.zip
12-07
在这个高端的大数据项目实战课程中，我们聚焦于利用Apache Spark技术来构建一个电商用户行为分析的大数据平台。这个平台的主要目标是通过对用户的行为数据进行深度挖掘，为电商平台提供有价值的洞察，帮助优化运营...
Spark电商用户行为分析1
chixushuchu的博客
12-06 1264
项目介绍 技术框架 spark core spark sql 以及spark streaming 进行离线和实时计算业务模块
spark streaming 大型电商 项目实战
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spark streaming 大型电商 项目实战，包括架构，遇到的问题及解决方案
Spark项目之电商用户行为分析大数据平台之（十二）Spark上下文构建及模拟数据生成...
weixin_33722405的博客
05-23 284
一、模拟生成数据 1 package com.bw.test; 2 3 import java.util.ArrayList; 4 import java.util.Arrays; 5 import java.util.List; 6 import java.util.Random; 7 import java.util.UUID; 8 ...
基于Spark电商用户行为分析系统
QQ177825331的博客
07-11 1409
随着互联网的发展,电商行业日益繁荣。为了更好地了解用户需求和提高用户体验,越来越多的电商平台开始采用大数据分析技术来分析用户行为。本文介绍了一种基于Spark的电商用户行为分析系统,该系统可以快速地处理海量数据,并能够从多个维度对用户行为进行分析和挖掘。通过该系统,电商平台可以更好地了解用户的购买偏好、浏览习惯等信息,从而为用户提供更加个性化的服务和推荐商品。还可以帮助电商平台发现潜在的商机和市场趋势,为企业决策提供有力的支持。
Spark电商用户行为分析（1）—— 环境搭建
一角残叶的博客
02-20 1058
1 项目模块介绍 用户访问session分析：该模块主要是对用户访问session进行统计分析，包括session的聚合指标计算、按时间比例随机抽取session、获取每天点击、下单和购买排名前10的品类、并获取top10品类的点击量排名前10的session。该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层形象地看到各种条件下的具体用户行为以及统计指标，从而对公司的产品设计以及业务发展战略做出...
spark 大型项目实战(三):用户访问session分析(三) --简要需求分析
u012957549的博客
05-12 3146
本篇文章主要简要的介绍此次项目实战的需求分析 1、按条件筛选session 2、统计出符合条件的session中，访问时长在1s~3s、4s~6s、7s~9s、10s~30s、30s~60s、1m~3m、3m~10m、10m~30m、30m以上各个范围内的session占比；访问步长在1~3、4~6、7~9、10~30、30~60、60以上各个范围内的session占比 3、在符合条件的se...
Spark项目之电商用户行为分析大数据平台之（四）离线数据采集
weixin_30325071的博客
05-21 171
转载于:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/9061027.html
Spark实战项目：电商数据分析
AI天才研究院
01-25 2087
1.背景介绍 1. 背景介绍 电商数据分析是一项非常重要的技能，它可以帮助企业了解消费者行为、优化商品推荐、提高销售额等。随着数据规模的增加，传统的数据处理方法已经无法满足需求。因此，需要一种高效、可扩展的大数据处理框架来处理这些复杂的数据。 Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它可以处理大量数据并提供高性能的数据分析能力。Spark的核心组件是Spark Streaming...
四十二、《大数据项目实战之用户行为分析》多框架整合实时分析用户行为日志数据流
分享大数据、人工智能领域原创文章
11-10 1214
本节使用Flume、Kafka、Structured Streaming、MySQL对用户行为日志数据流进行实时分析，并最终通过可视化图表展示。项目实时处理工作流程回顾图前面的系统数据流架构设计，数据的流转首先由Flume收集并转发到Kafka中，然后由Spark Streaming（此处使用Structured Streaming）实时从Kafka中读取数据并计算结果，将结果实时写入MySQL中。因此要想实现整个系统的不停运转，需要有源源不断的数据流向该系统。
spark大型项目实战:电商用户行为分析大数据平台（一）
06-28
### 回答1： 这是一篇关于大型电商用户行为分析大数据平台的实战文章。文章介绍了如何使用Spark技术构建一个可扩展的、高性能的大数据平台，用于分析电商用户的行为数据。该平台可以处理海量的数据，提供实时的数据分析和可视化展示，帮助电商企业更好地了解用户行为，优化产品和服务，提升用户体验和销售业绩。文章详细介绍了平台的架构设计、数据处理流程、数据分析方法和可视化展示方式，对于从事大数据分析和电商业务的人员具有很高的参考价值。 ### 回答2： 大数据平台在如今的电商领域中扮演着越来越重要的角色，帮助电商企业更好地了解用户需求、优化营销策略、提高销售效率和用户体验。而在这个领域中，Spark大数据分析引擎的应用也愈发广泛，帮助企业更好地处理和分析海量的数据。 电商用户行为分析大数据平台的构建需要考虑多个因素，包括数据采集、数据存储和数据处理等方面。其中，数据采集是关键的一环，需要收集用户在电商平台中的各种行为数据，如浏览商品、下单、付款和退款等。这些数据需要经过初步处理和清洗后才能被存储到大数据平台中。 在数据存储方面，Hadoop和HBase是两个常用的大数据存储技术。Hadoop可以将各种不同类型的数据按照文件的形式存储，而HBase则是分布式的、面向列的数据库，可以更好地支持结构化数据的存储和查询。 在数据处理方面，Spark作为一种快速而通用的大数据处理引擎，具有良好的扩展性、高效性和易用性。Spark可以处理非常大的数据集，并且可以在内存中缓存数据以加速处理速度。此外，Spark还提供了一些高级API，如Spark SQL、MLlib和GraphX等，可以帮助企业更高效地进行数据分析和挖掘。 在电商用户行为分析大数据平台的具体使用场景中，Spark可以用于用户行为分析、推荐算法优化、用户画像构建和活动效果评估等方面。例如，可以使用Spark对用户浏览、下单和购买等行为数据进行分析，探索用户行为模式，挖掘用户需求，优化商品推荐和定价策略；同时，可以使用Spark对不同用户群体的行为数据进行整合和分析，为企业提供更准确的用户画像信息，帮助企业更好地了解不同用户群体的特点和需求。通过这些分析，企业可以精准地掌握用户需求，提高产品服务质量和营销效果，加速企业的发展和壮大。 ### 回答3： 随着电商市场的不断发展，对于用户的行为分析越来越重要，为了更好地提升用户体验和销售业绩，企业需要构建一个可靠的电商用户行为分析大数据平台。而Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（一）则是这一领域的先锋。 Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（一）所涉及到的核心技术主要有三个方面：数据采集、数据处理及数据分析。 首先是数据采集。在电商平台上，用户的行为主要包括页面访问、商品浏览、购物车添加、下单付款等。为了获取这些数据，需要在网站内添加代码或者使用第三方网站统计工具进行数据采集。 其次是数据处理。这一步骤主要利用Spark进行离线数据处理和流式数据处理，包括数据清洗、数据整合、数据融合、数据统计等。对于数据清洗来说，首先需要对数据进行去重、过滤，然后再进行数据整合、数据融合。数据统计则是非常重要的一步，可以统计用户的浏览、下单、付款等行为，以此来评估用户的消费行为和进行推荐。在流式数据处理方面，可以使用Kafka和Spark Streaming对实时数据进行处理，以提升数据处理效率和精确度。 最后是数据分析。通过对采集和处理的数据进行分析，可以对用户消费行为、支付渠道、商品销售情况等进行全面评估和推广分析。可以通过编写Spark程序，使用SQL和Python进行数据分析，从而挖掘出数据中隐藏的价值。例如可以通过用户行为数据来推荐商品、针对用户定制促销策略等。 以上就是Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（一）的主要内容。通过使用Spark等技术，企业可以深入了解用户的消费行为，优化促销策略和提高销售业绩，提升用户满意度。
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