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基于大数据技术在电视收视率企业项目中的实战应用(采用Hadoop和Spark)。

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简介:
本课程分享“基于大数据技术之电视收视率企业项目实战(Hadoop+Spark)”视频教程,它将以一个电视收视率项目实践的驱动方式,深入讲解。该项目案例涉及一家国内广电企业的实际应用,同时该公司还服务于非洲国家的一个通信运营商,利用用户收视行为数据作为核心的基础信息。通过对频道和节目内容的细致分析,并采用多维度的统计分析方法,课程旨在挖掘用户在观看电视节目时的行为特征。通过学习这个案例,学员能够全面掌握大数据整体开发流程。课程内容围绕着一个完整的、有条理的大数据处理流程展开,旨在帮助大家理解不同大数据技术的协同作用。从数据的收集、筛选、分析、呈现以及调度使用的全过程,都将得到详细的阐述。此外,课程还将指导学员如何从Hadoop快速过渡到Spark等更先进的技术平台,从而构建一套完整的解决方案。完成本课程的学习后,学员将能够对企业流程建立起一个全面的认识和理解。

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客服
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  • 践(Hadoop+Spark).rar
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    本项目运用Hadoop和Spark等大数据技术,深入分析电视收视数据,旨在优化节目编排与广告投放策略,提升用户体验。 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战(Hadoop+Spark)视频教程分享。本课程通过一个实际案例来讲解如何使用大数据分析电视收视行为:以一家国内广电企业在非洲国家运营的情况为背景,利用用户收视数据作为基础信息,对频道和节目的多维度统计分析进行深入挖掘,从而揭示用户的观看习惯特点。 该课程旨在帮助学习者了解整个大数据开发流程,并通过一个具体的项目案例来展示不同技术间的协调运用。从收集原始数据、过滤无用或错误的数据点到数据分析与可视化最后再到调度使用的过程都将被详细讲解和演示。同时还将教授如何在Hadoop和Hive的基础上快速过渡至Spark,实现更高效的处理能力。 完成这门课程后,学员将能够对企业级大数据项目的整体流程有一个全面的认识,并能掌握关键的技术技能以支持实际工作中的应用需求。
  • (含课件与安装包,不含频)(Hadoop+Spark
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    本课程聚焦于运用大数据技术分析电视收视率的实际操作,涵盖Hadoop和Spark框架的应用。学员将获得全套课件及所需安装包,深入理解并掌握数据收集、处理以及预测模型的构建方法。适合具备基础编程知识的数据分析师或相关从业者。 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战(Hadoop+Spark)
  • 教程
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    本教程深入浅出地讲解了利用企业级大数据技术分析电视收视率的方法与实践,涵盖数据采集、处理及可视化全过程。适合数据分析人员和相关从业者学习参考。 通过此案例可以学习大数据的整体开发流程。课程围绕一个完整的大数据处理流程进行教学,帮助大家理解不同技术之间的协调配合,包括数据收集、过滤、分析、展示以及调度等环节的使用方法,并且介绍如何从Hadoop和Hive快速过渡到Spark的应用整套流程。完成此课程后,可以对企业中的大数据流程有一个全面的认识。
  • Spark - spark-shopAnalyze.zip
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    spark-shopAnalyze.zip 是一个结合了Apache Spark的大数据处理框架与电商平台数据分析需求的解决方案。此项目通过高效的数据处理技术,为电商平台提供实时用户行为分析、商品推荐等服务,助力企业决策和业务增长。 在当今数据驱动的时代,大数据技术已成为企业决策的重要支柱,在电商领域尤其明显。Apache Spark作为一款高效且易于使用的大数据处理框架,凭借其强大的计算能力和实时性,在电商数据分析中扮演着不可或缺的角色。本段落将深入探讨名为spark-shopAnalyze的大型电商项目中Spark的应用,并分析它如何助力实现数据深度挖掘和智能分析。 ### 一、Spark简介 Apache Spark是一个开源项目,提供了一个通用的并行计算框架,适用于批处理、交互式查询、流处理以及机器学习等多种应用场景。它的核心优势在于内存计算机制:通过将数据存储在内存中,显著提高了数据处理速度,并且相比Hadoop MapReduce等传统框架性能提升了数十倍。 ### 二、Spark在电商数据分析中的角色 spark-shopAnalyze项目利用了Apache Spark的多种功能: 1. **数据清洗与预处理**:通过对包含用户行为日志、交易记录和商品信息在内的大量电商数据进行快速读取,并执行去重、缺失值处理及异常检测等操作,为后续分析打下坚实的基础。 2. **构建用户画像**:基于用户的购买历史、浏览习惯以及点击率等指标,Spark能够生成详细的用户画像,帮助商家更好地理解客户需求并实施精准营销策略。 3. **商品推荐系统**:通过协同过滤和内容基础的推荐算法,实时分析用户行为数据以提供个性化的产品建议,从而提高转化率。 4. **销售趋势预测**:运用时间序列分析及回归模型等技术手段来预估未来的市场动态,为库存管理和促销活动规划提供科学依据。 5. **实时监控系统**:Spark Streaming支持对实现实时数据流的处理能力,能够即时追踪订单状态和用户反馈情况,并迅速解决问题以改善用户体验。 ### 三、项目架构与技术栈 spark-shopAnalyze可能采用以下Spark组件: - Spark Core: 提供分布式任务调度及内存管理。 - Spark SQL:用于结构化数据分析并支持SQL查询,可以轻松集成到Hive和HDFS等数据源中。 - Spark Streaming:处理实时数据流,并具备毫秒级响应速度的能力。 - MLlib:包含多种机器学习算法(如分类、聚类与协同过滤)的库。 ### 四、项目实施流程 1. **数据获取**:从日志系统和数据库等源头收集数据,使用Spark DataFrame API加载原始信息; 2. **预处理阶段**:利用Spark SQL进行清洗及转换操作; 3. **特征工程**:提取关键变量如购买频率与商品类别等重要属性; 4. **模型训练**:借助MLlib构建推荐系统和预测算法; 5. **结果可视化**:通过DataFrame或Hive查询的结果配合BI工具实现数据展示,辅助决策制定。 ### 五、总结 spark-shopAnalyze项目展示了Spark在电商领域中的强大功能。它不仅能够高效地处理海量信息,并且还能生成有价值的业务洞察力如个性化推荐和销售预测等需求。随着大数据技术的持续发展,预计未来会有更多的电商项目采用Spark框架来驱动商业增长并从数据中获取更多价值。
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    本视频深入剖析一家真实企业的成功大数据电商项目案例,展示如何运用数据分析优化运营策略、提升客户体验及增强市场竞争力。 基于大数据生态圈对电商交易数据进行在线和离线分析,并提供相关的视频教程及百度云分享服务。
  • 户画像
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    本书深入探讨了在企业级大数据项目中构建和应用用户画像的实际操作方法与技巧,旨在帮助企业更好地理解和服务于目标客户群体。 本课程包含上百节课的详细讲解,内容涉及大数据企业级项目用户画像实战从零开始的设计与开发教学。具体内容包括: - 第一章:介绍用户画像概念,并构建相关项目及环境。 - 第二章:涵盖数据ETL迁移、标签模型Oozie调度以及标签存储和计算等技术细节。 - 第三章:专注于标签模型的开发,规则匹配引擎的应用。 - 第四章:深入讲解SparkSQL开发,外部数据源配置,Hbase应用及相关统计分析方法。 - 第五章:介绍如何使用Hbase进行条件过滤、动态加载以及推荐系统入门(包括协同过滤算法CF和ALS实现)等技术要点。 - 第六章:快速了解机器学习的基础知识及其在实际项目中的应用。 - 第七章:数据挖掘标签开发,涵盖Kmeans算法的应用实例。 - 第八章:讲解如何进行模型调优、RFE及PSM标签的开发工作。 - 第九章:详细介绍USG标签的设计与实现方法。 - 第十章:涉及多数据源配置、用户商品推荐系统构建以及利用ES技术对标签索引化等内容,并总结整个项目的关键点。
  • 指南:HadoopSpark与Flink离线时计算
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    本书《大数据实战指南》深入浅出地讲解了Hadoop、Spark与Flink三大框架在离线与实时计算场景下的应用,适合数据工程师和技术爱好者阅读。 在大数据处理领域,Hadoop、Spark和Flink是三个核心框架,在离线计算与实时计算上具有显著的应用价值。本课程旨在深入探讨这些技术的实际应用,并帮助学习者掌握大数据处理的关键技能。 Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源框架,主要用于存储和处理大规模数据集。它包括两个主要组件:HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算模型)。HDFS提供了高容错性的数据存储功能,而MapReduce则用于高效地生成和处理大数据集。通过将大型任务拆分为小任务并行执行,MapReduce极大地提高了计算效率。 Spark是另一个强大的框架,在优化了Hadoop的基础上特别适用于迭代计算与交互式数据分析场景。其核心优势在于内存计算能力,可以通过缓存数据于内存中来减少磁盘IO操作,并提高处理速度。此外,Spark支持多种工作负载类型,包括批处理、SQL查询、流处理以及机器学习等。 Flink是一个专为实时数据处理设计的框架,它能够精确地进行事件时间处理和状态管理。该框架采用连续计算模型,在接收新数据后立即对其进行处理以实现低延迟分析结果输出,并且与Hadoop生态系统兼容良好,可以无缝集成到诸如HDFS、YARN等组件中。 离线计算通常指的是批量处理操作,它在固定的时间窗口内完成所有所需的数据处理工作,适合历史数据分析场景。而实时计算则强调快速响应能力,适用于不断流入的新数据流的即时分析需求。Spark Streaming模块和Flink在这类应用场景下表现出色,能够提供高效的实时数据处理服务。 本课程将涵盖这三个框架的具体使用方法从安装配置到实际操作的各项环节,并详细介绍如何进行数据读取、转换、清洗及结果可视化等步骤。此外还将讨论不同业务场景下的计算模型选择策略以及性能优化技巧。 通过学习这一系列内容,学员们可以达到以下目标: 1. 理解Hadoop的架构和工作原理并掌握其核心组件如HDFS与MapReduce的基本操作。 2. 掌握Spark的主要功能及其使用方法,包括RDD、DataFrame及Spark SQL等工具的应用场景。 3. 学习Flink的基础概念以及如何利用事件时间和状态管理进行实时流处理任务开发。 4. 熟悉离线计算和实时计算的不同应用场景,并了解何时应选择Hadoop、Spark或Flink作为解决方案。 5. 运用所学知识解决实际的大数据问题,提高自身在该领域的技术水平。 建议结合《实战大数据+Hadoop+Spark+Flink+离线计算+实时计算》文件进行深入学习以更好地理解和应用这些技术。
  • 分析及可.pdf
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    本书详细介绍了大数据分析和可视化的最新技术和方法,并通过实际案例讲解了如何将这些技术应用于解决具体问题。适合数据分析人员和技术爱好者参考学习。 大数据分析与可视化技术应用实战.pdf 由于文档名称重复了多次,这里将其简化为: 1. 大数据分析与可视化技术应用实战.pdf 2. 该PDF文件深入探讨了大数据分析以及如何通过有效的可视化手段来展示复杂的数据信息。 3. 内容涵盖了从基础理论到实际操作的各种层面,旨在帮助读者理解和掌握最新的技术和方法。
  • Hadoop
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    本作业探讨了Hadoop框架在处理大规模数据集的实际应用中所扮演的关键角色,分析其核心技术组件及优化策略。 本段落介绍了一个基于Hadoop平台的单词统计系统,该系统采用伪分布架构,并利用HDFS进行数据存储。通过Java后台结合MapReduce框架实现对文本段落件中单词的统计与分析功能。文章提供了详细的实践过程、源代码以及实验命令,并且以图文并茂的形式展示了每个关键步骤的操作细节,非常适合新手学习使用。 文中还详细解释了搭建过程中可能出现的问题及解决方案,并清晰地阐述了MapReduce的工作流程和整体程序运行机制,使整个操作过程更加直观易懂。