尚gg大数据项目实战之电商数仓系统开发教程.txt-ITADN社区

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本教程由尚gg提供，专注于电商数据仓库系统的构建与优化。通过实际案例教学，深入浅出地讲解大数据技术在电商行业的应用实践。适合希望提升数据分析能力及电商运营效率的技术人员学习。 01_数仓项目介绍.avi 02_数仓采集_用户行为采集课程介绍.avi 03_数仓采集_数仓的概念.avi 04_数仓采集_项目需求.avi 05_数仓采集_项目技术选型.avi 06_数仓采集_系统数据流程设计.avi 07_数仓采集_框架版本选型.avi 08_数仓采集_框架版本具体型号.avi 09_数仓采集_服务器选型.avi 100_业务数仓_DWS层之用户行为宽表.avi 101_业务数仓_需求九：GMV成交总额.avi 102_业务数仓_需求十：ADS层之新增用户占日活跃用户比率.avi 103_业务数仓_需求十一：ADS层之用户行为漏斗分析.avi 104_业务数仓_用户购买商品明细表（宽表）.avi 105_业务数仓_需求十二：ADS层品牌复购率.avi 106_业务数仓_需求十三：求每个等级的用户对应的复购率前十的商品排行(学生分享).avi 107_业务数仓_数据可视化.avi 108_业务数仓_Azkaban安装.avi 109_业务数仓_GMV指标获取的全调度流程.avi 10__数仓采集_集群资源规划设计.avi 110_业务数仓_拉链表理论.avi 111_业务数仓_拉链表制作.avi 112_业务数仓_业务数仓项目总结.avi 113_业务数仓_即席数仓课程介绍.avi 114_即席数仓_Presto简介.avi 115_即席数仓_Presto安装及使用.avi 116_即席数仓_Presto优化.avi 117_即席数仓_Druid概念、特点、场景.avi 118_即席数仓_Druid对比其他框架.avi 119_即席数仓_Druid框架原理.avi 120__数仓采集_测试集群服务器规划.avi 120_即席数仓_Druid数据结构.avi 121_即席数仓_Druid安装.avi 122_面试题_总体架构.avi 123_面试题_技术框架.avi 124_面试题_用户行为、业务数据、即席查询.avi 125_面试题_开发经验.avi 126_CDH数仓_课程介绍.avi 127_CDH数仓_CM简介及架构.avi 128_CDH数仓_CM、Hadoop、Zookeeper安装.avi 13__数仓采集_埋点数据基本格式.avi 130_CDH数仓_采集Flume的安装.avi 131_CDH数仓_Kafka安装.avi 132_CDH数仓_测试Flume和Kafka安装.avi 133_CDH数仓_消费Flume配置完成.avi 134_CDH数仓_Hive、Oozie、Hue安装.avi 135__用户行为数仓每日回顾.avi 149_业务数仓_表的分类.avi 源码笔记资料.rar

尚硅谷大数据项目之电商数仓（用户行为数据分析）.rar

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本资源为尚硅谷大数据项目系列之一，专注于电商行业的数据仓库构建及用户行为分析。通过深度解析用户数据，助力企业优化运营策略和产品设计。尚硅谷大数据项目之电商数仓（2用户行为数据仓库），欢迎一起学习和交流！

电商数仓项目与大数据

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本项目聚焦于构建高效能电商数据仓库及运用大数据技术优化业务流程，通过深度分析用户行为和市场趋势，助力企业精准营销决策。 ### 课程简介随着技术的迅速发展，各互联网公司积累了大量原始数据和业务数据。因此，数据仓库技术已成为各大公司的重点发展方向之一。数据仓库是一种面向分析的集成化环境，旨在为企业的决策制定过程提供全面的数据支持。通过对数据仓库中数据分析的结果，企业可以优化业务流程、控制成本以及提升产品质量。 ### 课程内容本次精心设计的大规模数仓项目课程涵盖了从架构搭建到实际需求实现等多个环节的内容介绍。我们详细介绍了两种广泛使用的框架：Apache原生框架和CDH版本框架，并深入讲解了各自的技术细节及应用场景。在Apache原生框架部分，我们将涉及多个技术组件的使用方法，如Flume、Kafka、Sqoop、MySQL、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto以及Druid。而在CDH（Cloudera Distribution）版本中，则会涵盖CM (Cloudera Manager) 的安装与部署流程，并详细介绍 Hadoop, Zookeeper, Hive, Flume, Kafka, Oozie, Impala, Hue 以及 Kudu 和 Spark 在该平台上的配置及使用。通过本课程的学习，你不仅能掌握不同框架间的区别和联系，还能够全面了解大数据生态系统中的前沿技术。此外，在整个学习过程中我们还会系统地讲解大数据生态体系，并结合实际企业数仓项目进行实战演练。

全新大数据企业电商数据仓库实战教程

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本教程全面解析大数据在企业电商领域的应用，深入浅出地讲解数据仓库构建与优化策略，助力电商数据分析和决策。本教程由授权出品。一、课程简介数据仓库（Data Warehouse，简称DW或DWH）是一种面向分析的集成化数据环境，为企业决策制定过程提供系统化的数据支持，是国内外各大公司重点投入的战略级技术领域。二、课程内容《大数据电商数仓项目实战》视频教程涵盖从项目架构搭建到即席查询实现的全过程。本教程针对国内广泛使用的Apache原生框架和CDH版本框架分别进行了详细介绍。在介绍Apache原生框架时，涉及的技术包括Flume、Kafka、Sqoop、MySql、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto以及Druid等；对于CDH版本框架的讲解，则涵盖CM安装部署及配置，如Hadoop, Zookeeper, Hive, Flume, Kafka, Oozie, Impala, HUE和Kudu等。通过对比不同版本框架的区别与联系，全面掌握大数据生态系统前沿技术。本教程还系统性地介绍了大数据生态体系，并深入探讨了实际企业数仓项目中可能遇到的技术点。同时穿插讲解大量数据仓库基础理论知识，在确保学员获得实战经验的同时也能加深对相关概念的理解。

JavaEE与Hadoop大数据实战项目开发第19期视频教程.txt

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本教程为JavaEE与Hadoop大数据实战项目的第19期视频课程，深入讲解了大数据处理技术及企业级应用开发，适合开发者学习实践。 JavaEE+hadoop大数据实战项目开发19期视频教程，包含视频、文档和源代码。

Hadoop大数据开发项目实战与案例教程.pdf

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本书深入浅出地介绍了Hadoop大数据开发的相关理论知识，并通过丰富的实战案例和项目实践帮助读者掌握实际操作技能。适合初学者入门及进阶学习使用。适合新手学习Hadoop入门的资源虽然可以在其他地方下载到，但那些页面布局往往比较混乱。我下载后进行了整理和修改，现在这个版本带有目录，并且页面已经排版整齐。希望这份资料能帮助更多人更好地了解Hadoop。积分系统默认设置为5分不可更改，具体原因不明。

尚硅谷大数据项目——电商数仓用户行为采集平台（一）

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本项目为尚硅谷大数据系列课程的一部分，旨在构建一个电商环境下的数据仓库及用户行为收集系统。通过这一实践，学习者能够掌握如何高效地设计和实施大数据解决方案，以支持复杂的商业分析需求。第1章数据仓库概念尚硅谷大数据项目之电商数仓（用户行为数据采集）提供更多关于Java、大数据、前端以及Python人工智能的资料，请访问尚硅谷官网。

电商数仓项目——基于大数据技术

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本项目为电商行业打造高效数据仓库系统，运用先进的大数据技术整合、分析海量交易信息，助力企业精准决策与业务优化。 ### 课程简介随着技术的迅速发展，各互联网公司积累了大量的原始数据和业务数据。因此，数据仓库技术成为了各大公司目前重点发展的领域之一。数据仓库是一种面向分析的集成化环境，旨在为企业的决策制定过程提供系统化的数据分析支持。通过对存储在其中的数据进行深入分析，可以帮助企业优化业务流程、降低成本并提升产品质量。 ### 课程内容本课程精心设计了一套涵盖从项目架构搭建到即席查询实现全过程的内容模块。具体来讲： - **数据仓库框架介绍**：详细介绍Apache原生框架和CDH版本的使用方法。 - 在Apache原生环境中，我们将探讨Flume、Kafka、Sqoop等工具以及MySQL数据库、HDFS分布式文件系统、Hive数据仓库引擎及查询语言、Tez处理引擎、Spark计算平台与Presto SQL查询优化器、Druid实时数据分析系统的应用。 - 对于CDH版本框架的讲解，则包括Cloudera Manager（CM）的安装部署，以及如何配置和管理Hadoop集群环境中的Zookeeper协调服务、Impala高性能SQL查询处理引擎等组件。此外还将覆盖Flume日志收集工具与Kafka消息队列系统在大数据生态系统内的集成使用，并深入介绍Oozie工作流调度器、Spark SQL及机器学习库的安装设置，以及如何通过HUE用户界面进行直观操作。 - **实战项目实现**：课程将详细讲解数仓架构设计和实际需求分析方法，同时提供大量案例来帮助学员掌握数据仓库项目的开发与维护技巧。

大数据项目开发实践教程.pdf

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《大数据项目开发实践教程》是一本专注于指导读者掌握大数据项目开发的技术书籍。书中通过丰富的案例解析和实战操作，帮助读者深入理解Hadoop、Spark等核心技术框架，并应用于实际工作场景中，助力快速成长为专业的大数据开发者。大数据项目开发实训 **实训要求** 使用Python编写爬虫程序从招聘网站上抓取数据，并将这些数据存储到MongoDB数据库中；对存入的数据进行清洗后进行数据分析，利用Flume采集日志并将其传输至HDFS中，再通过Hive进行分析。最后将Hive的分析结果用Sqoop技术导入MySQL数据库展示出来，并完成最终的结果可视化。 **爬虫搭建** 本次选取的目标网站是前程无忧网（51job.com），采用Scrapy框架来构建爬虫程序。以下为代码示例： ```python # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from wuyou.items import WuyouItem # 引入自定义的item类 import re import urllib.parse class WuyouSpider(scrapy.Spider): name = wuyou # 定义爬虫名称为“Wuyou” allowed_domains = [51job.com] # 允许访问前程无忧网站域名 start_urls = [ https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,9,99,%2Bweb%2B,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=99&workyear=99&cotype=99°reefrom= 99 &jobterm= 99 &companysize= 99 &providesalary= 0 &lonlat =0%2C0&radius=-1&ord_field =0 &confirmdate = 30 &fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=, ] def parse(self, response): items = [] # 爬取字段：职位名称、薪资水平、招聘单位、工作地点、工作经验、学历要求 # 工作内容（岗位职责）、任职要求（技能要求） for job in response.xpath(//div[@class=dw_table]//div[contains(@class, el) and contains(@class,tBody)]): item = WuyouItem() position_name = job.xpath(.//a/@title).extract_first() # 职位名称 salary_level = job.xpath(./span[1]/text()).get() # 薪资水平 company_info = job.xpath(.//span[contains(@class,t2)]/a/text()).get() if not company_info: item[company_name] = item[location] = else: item[company_name],item[location] = re.split(r \| , company_info, maxsplit=1) experience_requirement = job.xpath(./span[2]/text()).get() # 工作经验 education_level = job.xpath(.//div[contains(@class,t3)]/text()).extract_first().strip() position_description = .join(job.xpath(.//div[@class=job_msg]/p/text()).extract()) # 职位描述 skill_requirements = .join(job.css(span[class*=sp4]::text).getall()).replace(\xa0, ).strip() # 技能要求 item[position_name] = position_name, item[salary_level] = salary_level, item[company_name],item[location] = company_info.split( | ) if company_info else (,), item[experience_requirement] = experience_requirement item[education_level] = education_level item[position_description] = position_description item[skill_requirements] = skill_requirements items.append(item) return items ``` 注意：以上代码仅供参考，实际使用时需要根据网站的具体结构和需求进行调整。

电商推荐系统的实战：大数据项目的应用

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本项目聚焦于利用大数据技术优化电商推荐系统，通过分析用户行为数据，提升个性化商品推荐精度和用户体验。如今大数据已成为各大互联网公司工作的重点方向之一。推荐系统则是将大数据技术落地应用的最佳实践之一，并为企业带来了显著的用户流量和销售额增长。尤其是在电商领域，优秀的推荐系统能够大幅提高企业的销售业绩。国内外知名电商平台如亚马逊、淘宝和京东等都在积极投入研发力量，在招聘相关专业人才方面也下了很大功夫。我们打造了一个基于修改后的中文版亚马逊电商数据集以及某家真实业务架构的电商推荐系统项目，该项目涵盖了离线推荐与实时推荐体系，并结合了协同过滤算法及内容基础推荐方法来提供混合型推荐。具体实现的部分包括：统计性离线推荐、隐语义模型下的离线推荐、自定义模型驱动的实时推荐以及基于物品相似度的内容和Item-CF的离线相似性推荐。这个项目具有很高的实用性和综合性，能够帮助学习者系统地梳理并整合已有的大数据及机器学习知识。通过该项目的学习，学生可以深入了解电商企业中推荐系统的实际应用情况，并为希望增加大数据项目经验、特别是对电商业务感兴趣的求职人员提供一个很好的学习平台。此项目的适合人群包括： 1. 拥有一定Java或Scala编程基础且想了解大数据技术的应用方向的开发人员； 2. 对于有兴趣深入理解电商领域内推荐系统运作机制的学习者。

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