一.对用户访问session进行分析 1.可以根据使用者指定的某些条件,筛选出指定的一些用户(有特定年龄.职业.城市): 2.对这些用户在指定日期范围内发起的session,进行聚合统计,比如,统计出访问时长在0~3s的session占总session数量的比例: 3.按时间比例,比如一天有24个小时,其中12:00~13:00的session数量占当天总session数量的50%,当天总session数量是10000个,那么当天总共要抽取1000个session,ok,12:00~13:00的…

一.项目概述 本项目主要用于互联网电商企业中,使用Spark技术开发的大数据统计分析平台,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…

一.user_visit_action(Hive表) 1.1 表的结构 date:日期,代表这个用户点击行为是在哪一天发生的user_id:代表这个点击行为是哪一个用户执行的session_id :唯一标识了某个用户的一个访问sessionpage_id :点击了某些商品/品类,也可能是搜索了某个关键词,然后进入了某个页面,页面的idaction_time :这个点击行为发生的时间点search_keyword :如果用户执行的是一个搜索行为,比如说在网站/app中,搜索了某个关键词,然后会跳转…

一.模拟生成数据 package com.bw.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.UUID; import com.bw.util.DateUtils; import com.bw.util.StringUtils; import org.apache.spark.api.java.J…

一.创建Maven项目 创建项目,名称为LogAnalysis 二.常用工具类 2.1 配置管理组建 ConfigurationManager.java import java.io.InputStream; import java.util.Properties; /** * 配置管理组件 * * 1.配置管理组件可以复杂,也可以很简单,对于简单的配置管理组件来说,只要开发一个类,可以在第一次访问它的 * 时候,就从对应的properties文件中,读取配置项,并提供外界获取某个配置key对应…

一.概述 数据设计,往往包含两个环节: 第一个:就是我们的上游数据,就是数据调研环节看到的项目基于的基础数据,是否要针对其开发一些Hive ETL,对数据进行进一步的处理和转换,从而让我们能够更加方便的和快速的去计算和执行spark作业: 第二个:就是要设计spark作业要保存结果数据的业务表的结构,从而让J2EE平台可以使用业务表中的数据,来为使用者展示任务执行结果. 二.MySQL表设计 2.1 session_aggr_stat表 存储第一个功能,session聚合统计的结果 CREATE…

1.按条件筛选session 搜索过某些关键词的用户.访问时间在某个时间段内的用户.年龄在某个范围内的用户.职业在某个范围内的用户.所在某个城市的用户,发起的session.找到对应的这些用户的session,也就是我们所说的第一步,按条件筛选session. 这个功能,就最大的作用就是灵活.也就是说,可以让使用者,对感兴趣的和关系的用户群体,进行后续各种复杂业务逻辑的统计和分析,那么拿到的结果数据,就是只是针对特殊用户群体的分析结果:而不是对所有用户进行分析的泛泛的分析结果.比如说,现在某个企…

Zookeeper集群搭建 http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8619184.html Hadoop集群搭建 http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8634335.html http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8639918.html Hbase集群搭建 http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8668880.html Hive的搭建 http://…

一.概述 JSON的全称是”JavaScript Object Notation”,意思是JavaScript对象表示法,它是一种基于文本,独立于语言的轻量级数据交换格式.XML也是一种数据交换格式,为什么没 有选择XML呢?因为XML虽然可以作为跨平台的数据交换格式,但是在JS(JavaScript的简写)中处理XML非常不方便,同时XML标记比数据 多,增加了交换产生的流量,而JSON没有附加的任何标记,在JS中可作为对象处理,所以我们更倾向于选择JSON来交换数据.这篇文章主要从以下几个方…

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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 1.3 修改主机映射 [root@bigdata ~]# vi /etc/hosts 1.4 修改主机名 三台机器分别把主机…

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.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. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6…

body { margin: 0 auto; font: 13px / 1 Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgba(68, 68, 68, 1); padding: 5px } h1, h2, h3, h4 { color: rgba(17, 17, 17, 1); font-weight: 400 } h1, h2, h3, h4, h5, p { margin-bottom: 16px; padding: 0 } h1 { font-size: 2…

五. 电商用户画像环境搭建 众所周知,Hive的执行任务是将hql语句转化为MapReduce来计算的,Hive的整体解决方案很不错,但是从查询提交到结果返回需要相当长的时间,查询耗时太长.这个主要原因就是由于Hive原生是基于MapReduce的,那么如果我们不生成MapReduce Job,而是生成Spark Job,就可以充分利用Spark的快速执行能力来缩短HiveHQL的响应时间. 本项目采用SparkSql与hive进行整合(spark on hive),通过SparkSql读取hi…

六.  电商用户画像数据仓库建立 7.1  数据仓库准备工作 为什么要对数据仓库分层?星型模型 雪花模型 User----->web界面展示指标表 l    用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据: l     如果不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大 l     通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个…

四. 如何构建电商用户画像 4.1 构建电商用户画像技术和流程 构建一个用户画像,包括数据源端数据收集.数据预处理.行为建模.构建用户画像 有些标签是可以直接获取到的,有些标签需要通过数据挖掘分析到! 4.2 源数据分析 用户数据分为2类:动态信息数据.静态信息数据 静态信息数据来源: 用户填写的个人资料,或者由此通过一定的算法,计算出来的数据 如果有不确定的,可以建立模型来判断,比如用户的性别注册没有填写,可以建立模型,根据用户的行为来判断用户性别是什么,或者它的概率 动态信息数据来源: 用户…

7.电商用户画像开发 7.1用户画像--数据开发的步骤 u 数据开发前置依赖 -需求确定 pv uv topn -建模确定表结构 create table t1(pv int,uv int,topn string) -实现方案确定 u 数据开发过程 -表落地 -写sql语句实现业务逻辑 -部署代码 -数据测试 -试运行与上线 在接下来的客户基本属性表开发中演示开发的流程. 7.2 用户画像开发--客户基本属性表 --用户画像-客户基本属性模型表 create database if not ex…

网易大数据平台的Spark技术实践 作者 王健宗 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Only)数据进行即时数据的获取和计算,也可以成为在线计算,在线计算的实时级别分为三类:Real-Time(msec/sec级).Near Real-Time(min/hours…

> 风起云涌的大数据战场上,早已迎百花齐放繁荣盛景,各大企业加速跑向"大数据时代".而我们作为大数据的践行者,在这个"多智时代"如何才能跟上大数据的潮流,把握住大数据的发展方向. ### 前言 大数据起源于2000年左右,也就是互联网高速发展阶段.经过几年的发展,到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目,迎来了大数据体系化的快速发展期,到如今 Hadoop 已不单单指一个软件,而成为了大数据生态体系的代名词. 自2014年以来,国内大数据企业层…

大数据平台搭建(hadoop+spark) 一.基本信息 1. 服务器基本信息 主机名 ip地址 安装服务 spark-master 172.16.200.81 jdk.hadoop.spark.scala spark-slave01 172.16.200.82 jdk.hadoop.spark spark-slave02 172.16.200.83 jdk.hadoop.spark spark-slave03 172.16.200.84 jdk.hadoop.spark 2. 软件基本信息 软…

说明:大数据时代,传统运维向大数据运维升级换代很常见,也是个不错的机会.如果想系统学习大数据运维,个人比较推荐通信巨头运维大咖的分享课:https://url.cn/5HIqOOr,主要是实战强.含金量高.专注度高,有6个专题+2个大型项目+腾讯云服务器,真枪实弹传授上千大数据集群运维经验.   课程介绍:   这是专门为IT运维人员设计的高端大数据课程,可能也是目前的 only  one!课程内容从100多份招聘要求中萃取知识点,再邀请几位年薪60W+的大数据运维专家共同商讨打磨而成.传统运维…

热门的消息队列中间件RabbitMQ,分布式任务处理平台Celery,大数据分布式处理的三大重量级武器:Hadoop.Spark.Storm,以及新一代的数据采集和分析引擎Elasticsearch. RabbitMQ RabbitMQ是一个支持Advanced Message Queuing Protocol(AMQP)的开源消息队列实现,由Erlang编写,因以高性能.高可用以及可伸缩性出名.它支持多种客户端,如:Java.Python.PHP..NET.Ruby.JavaScript等.它…

  电竞大数据时代,数据对比赛的观赏性和专业性都起到了至关重要的作用.同样的,这也对电竞数据的丰富性与实时性提出了越来越高的要求. 电竞数据的丰富性从受众角度来看,可分为赛事.战队和玩家数据:从游戏角度来看,维度可由英雄.战斗.道具以及技能等组成:电竞数据的实时性包括赛前两支战队的历史交战记录.赛中的实时比分.胜率预测.赛后比赛分析和英雄对比等. 如果你想了解大数据的学习路线,想学习大数据知识以及需要免费的学习资料可以加群:784789432.欢迎你的加入.每天下午三点开直播分享基础知识,晚上2…

没有套路真的是送!! 大家都知道,大数据行业spark很重要,那话我就不多说了,贴心的大叔给你找了份spark的资料.   多啰嗦两句,一个好的程序猿的基本素养是学习能力和自驱力.视频给了你们,能不能坚持下来学习,就只能靠自己了,另外大叔每周会不定期更新<每日五分钟搞定大数据>原创系列,感谢关注. 注意:资料仅供个人学习使用,不可外传,不可用作任何商业用途,谢谢 Spark视频内容: Spark部署 Spark编程模型(1) Spark运行架构(1) Spark SQL原理和实践(4) Spa…

Spark支持多种的编程语言 对比scala和Java编程上节课的计数程序.相比之下,scala简洁明了. Hadoop的IO开销大导致了延迟高,也就是说任务和任务之间涉及到I/O操作.前一个任务完成之前没有写入硬盘,下一个任务无法从硬盘当中获取数据,从而导致了这个高延迟. Spark与Hadoop的对比:Spark也是MapReduce,但是它的编程模式比Hadoop的MapReduce更灵活,而且会支持多种数据集的操作.其次呢,它不是从磁盘中读取数据,它是从内存中读取数据.我把结果中间结果写…

1. Jquery ztree使用展示菜单数据 2. 基础设置需求分析 3. 搭建项目框架环境--ssh(复习) 4. SpringData-JPA持久层入门案例(重点) 5. Easyui menubutton菜单按钮使用 6. Easyui messager消息框使用 收派标准-快递员:一对多 收派时间-快递员:一对多 快递员-定区:多对多 一个快递员可以负责多个定区.一个定区可以被多个快递员负责.   区域-分区:一对多 一个区域可以包含多个分区.一个分区只能归属一个区域.   定区-分区…

Apache Spark 简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎.Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法. Spark 是一种与…

一.spark简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,Spark 是一种与 hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载. 二.spark编译 为什么cdh提供了spark已经编译好的包,还要自己手工编译?因为从spark某个版本之后,就不再集成hadoop相关的jar包…

Basic Functions sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)).map(_ * 2).filter(_ > 5).collect() *** res: Array[Int] = Array(6, 8, 10, 12) *** val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)) rdd.reduce(_+_) *** res: Int = 55 *** union & intersection &…