Spark企业级实战：电商用户行为大数据分析

"Spark大型项目实战课程，专注于电商用户行为分析，涵盖Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming的全面技术点，提供4个企业级功能模块的实战讲解，包括用户访问session分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计和广告流量实时统计。课程强调性能调优、故障排查和数据倾斜处理，旨在提升学员的Spark高级开发技能。" 在这门Spark大型项目实战课程中，学员将深入学习如何利用大数据技术处理电商领域的用户行为数据。以下是各个模块的核心知识点： 1. 用户访问session分析： - 使用Spark Core进行数据处理，包括session的聚合指标（如会话时长、用户活跃度等）计算。 - 实现按时间比例的随机采样，用于模拟不同时间段的用户行为。 - 排序功能，如获取每天点击、下单和购买排名前10的品类及其对应的点击量排名前10的session，这涉及到排序算法和数据处理优化。 - 提供可视化数据，辅助产品经理和管理层制定产品策略。 2. 页面单跳转化率统计： - 应用页面切片算法和页面流匹配算法，理解用户在页面间的转换路径。 - 计算关键页面之间的转化率，评估网页布局效果，为优化设计提供依据。 - 通过Spark Core处理大量页面交互数据，实现高效计算。 3. 热门商品离线统计： - 利用Spark SQL进行数据处理，统计每日各区域的top3热门商品。 - 配合Oozie进行定时任务调度，确保数据更新的及时性。 - 使用Zeppelin创建数据可视化报表，直观展示商品销售情况，支持决策制定。 4. 广告流量实时统计： - 通过Spark Streaming处理实时广告流量数据，包括广告展现和点击流量。 - 实现动态黑名单机制，过滤无效或恶意流量，保障数据质量。 - 滑动窗口统计，提供不同时间粒度的城市广告流量和点击率，支持实时监控和响应。 - 针对每个区域的top3点击量广告进行统计，有助于精细化运营策略。 课程不仅教授技术应用，还涵盖了性能调优、故障排查和数据倾斜处理等高级主题，使学员能够应对大规模数据处理的挑战。通过这种实践性的学习方式，学员能够获得宝贵的项目经验，提升在大数据领域的专业技能。