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[项目实战] Spark+ElasticSearch 构建电商用户标签系统实现精准营销

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-8-28 14:55
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2020-3-10 17:28:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
    课程介绍:
    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。

    课程目录:                   
    ├─第1章 课程介绍与学习指南
    │      1-1_课程导学.mp4
    │      
    ├─第2章 开发环境与技术栈介绍
    │      2-1_开发环境---virtualbox介绍.mp4
    │      2-2_开发环境---docker介绍.mp4
    │      2-3_开发环境---虚拟机与docker容器技术的对比.mp4
    │      2-4_开发环境---vagrant介绍.mp4
    │      2-5_itag项目的技术栈介绍.mp4
    │      
    ├─第3章 大数据环境搭建
    │      3-1_作业讲解.mp4
    │      3-2 virtualbox , vagrant 你安装好了吗?.png
    │      3-3_virtualbox安装ubuntu.mp4
    │      3-4_ubuntu系统的启动与验证.mp4
    │      3-5_vagrant创建虚拟机环境.mp4
    │      3-6_用vagrantfile进行详细设置.mp4
    │      3-8 Docker安装以及使用的小贴士.png
    │      3-9 老师,为什么我的docker-compose启动不了呢?.png
    │      3-11_docker_和_docker-compose_小试牛刀.mp4
    │      3-12_大数据环境安装.mp4
    │      3-13_大数据环境验证与测试.mp4
    │      3-14_docker-composeyml讲解.mp4
    │      3-15_本章作业.mp4
    │      3-16_【问答补充】事先用docker建立es_network网络.mp4
    │      
    ├─第4章 itag用户标签系统介绍
    │      4-1_前章作业重难点回顾及问题答疑.mp4
    │      4-2_现有业务介绍.mp4
    │      4-3_花三分钟聊一下用户画像.mp4
    │      4-4_主要数据库及表结构介绍.mp4
    │      4-5_itag系统介绍、用它来干什么?.mp4
    │      4-6_本章作业.mp4
    │      
    ├─第5章 数据同步
    │      5-1_作业答疑、本章内容大纲介绍.mp4
    │      5-2_sqoop简单介绍.mp4
    │      5-3_数据同步架构的10版本.mp4
    │      5-4_数据同步架构20及两个拓展问题的解决.mp4
    │      5-5_Hive简介及架构.mp4
    │      5-6_Hive实操(一)及docker_文件拷贝.mp4
    │      5-7_Hive实操(二)及面试题讲解.mp4
    │      5-8_Hive外部表介绍.mp4
    │      5-9_sqoop_安装与配置.mp4
    │      5-10 sqoop 安装及mysql 数据导入脚本.png
    │      5-11 hiver-server中安装sqoop,替换apt源.png
    │      5-12_sqoop_将mysql数据导入到hive.mp4
    │      
    ├─第6章 数据清洗
    │      6-1_数据平台是什么?包含哪些节点.mp4
    │      6-2_数据血缘有什么用?如何保证?.mp4
    │      6-3_数据分层的原因、规划以及真实项目经验分享.mp4
    │      6-4_准备测试数据.mp4
    │      6-7_Spark_清洗任务的JAVA实现.mp4
    │      6-8_准备scala开发环境.mp4
    │      6-9_Spark_清洗任务的Scala实现.mp4
    │      6-10 老师,我的代码本地运行报错,winutils.exe 找不到.png
    │      6-11_Spark_SQL_处理ETL任务及本章作业.mp4
    │      
    ├─第7章 指标算法及标签ETL
    │      7-1_内容介绍及虚拟环境的管理.mp4
    │      7-2_指标算法说明及环境准备.mp4
    │      7-3 数据大盘算法指标.png
    │      7-4_会员性别指标算法及ETL结果的ORM操作.mp4
    │      7-5_注册渠道、是否关注指标实现及IF函数的用法.mp4
    │      7-6_用户热度指标实现及crossjoin的一些思考.mp4
    │      7-7_环比指标的实现.mp4
    │      7-8_提醒类指标实现.mp4
    │      7-9_折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(上).mp4
    │      7-10_折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(下).mp4
    │      7-11_漏斗指标实现思路及指标算法的测试验证.mp4
    │      7-12_ES环境创建及Spark操作ES演示(上).mp4
    │      7-13_ES环境创建及Spark操作ES演示(下).mp4
    │      7-14_ES_mapping_设计思路及JavaBean实现.mp4
    │      7-15 ES 操作及命令.png
    │      7-16_标签ETL代码实现.mp4
    │      7-17_ES数据查询及ETL结果验证.mp4
    │      7-18 标签清洗算法.png
    │      
    ├─第8章 itag UI
    │      8-1_本章介绍.mp4
    │      8-2_springboot及项目结构介绍.mp4
    │      8-3_DSL查询语句演练.mp4
    │      8-4_标签页面前端技术介绍及数据结构推导.mp4
    │      8-5_前端代码实现思路及演示.mp4
    │      8-6_后端DSL代码拼接及文件下载实现(上).mp4
    │      8-7_后端DSL代码拼接及文件下载实现(下).mp4
    │      8-8_DSL语句验证和标签管理功能的思路.mp4
    │      8-9_springboot_多环境配置项指定及ETL结果存储的思路.mp4
    │      
    ├─第9章 课程总结
    │      9-1_docker补充及数仓topic分享.mp4
    │      9-2_订单宽表及hive视图的作用.mp4
    │      9-3_spark_执行过程分析-logical_plan.mp4
    │      9-4_利用logicalplan_采集元数据信息.mp4
    │      9-5_简短的课程总结.mp4

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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    发表于 2020-3-11 14:51:00 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    慵懒
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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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    发表于 2020-3-15 22:43:09 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情

    2020-4-8 15:00
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    [LV.3]偶尔看看II

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    发表于 2020-3-17 01:01:55 来自手机 | 显示全部楼层
    shdhxhbdbdndndjd
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  • TA的每日心情
    奋斗
    1 小时前
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2020-3-18 05:43:15 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
    奋斗
    3 天前
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    [LV.4]偶尔看看III

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    发表于 2020-3-18 08:40:31 | 显示全部楼层
    确实是难得好帖啊,顶先
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  • TA的每日心情
    郁闷
    2020-6-4 09:58
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    [LV.6]常住居民II

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    发表于 2020-3-18 10:55:51 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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