大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战下载

AI100_小助手 2018-01-22 10:48:58

现在可以上传大点的文件了，不用分割，重新传一次
作者: 黄申
出版社: 机械工业出版社
出版年: 2017-6
装帧: 平装
ISBN: 9787111569695
相关下载链接：//download.csdn.net/download/u012582316/10217399?utm_source=bbsseo

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《大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战》

大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战

《大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战》

上百节课详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。课程介绍：讲解一个真实的、复杂的大型企业级大数据项目，是Spark的大型项目实战课程。通过本套课程的学习，可以积累大量Spark项目经验，迈入Spark高级开发行列。课程特色： 1、项目中全面覆盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架几乎全部的初级和高级的技术点和知识点，让学员学以致用，通过一套课程，即掌握如何将Spark所有的技术点和知识点应用在真实的项目中，来实现业务需求！ 2、项目中的4个功能横块，全郃是实际企业项目中提取出来的，并进行技术整合和改良过的功能模块.全都是企业级的复杂和真实的需求，业务模块非常之复杂，绝对不是市面上的Dem级别的大数据项目能够想比拟的，学习过后，真正帮助学员增加实际企业级项目的实战经验。 3、项目中通过实际的功能模块和业务场景，以及讲师曾经开发过的处理十亿、甚至百亿以上数据级别的SparK作业的经验积累，贯穿讲解了大量的高级复杂的性能调优技术和知识、troubleshooting解决线上报错和故障的经验、高端的全方位数据倾斜处理和解决方案.真正帮助学员掌握高精尖的Spark技术！ 4、项目中采用完全还原企业大数据项目开发场景的方式来讲解，每一个业务模块的讲解都包括了需求分析、方案设计、数据设计、编码实现、功能测试、性能调优等环节，真实还原企业级大数据项目开发场景。模块简介： 1、用户访问session分析,该模块主要是对用户访问session进行统计分析.包括session的聚合指标计算、按时间比例随机抽取session、获取每天点击、下单和购买排名前10的品类、并获取top10品类的点击量排名前10的session.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层形象地看到各种条件下的具体用户行为以及统计指标.从而对公司的产品设计以及业务发展战略做出调整.主要使用Spark Core实现. 2、页面单跳转化率统计,该模块主要是计算关键页面之间的单步跳转转化率，涉及到页面切片算法以及页面流匹配算法.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层看到各个关键页面之间的转化率.从而对网页布局，进行更好的优化设计。主要使用Spark Core实现. 3、热门商品离线统计,该模块主要实现每天统计出各个区域的top3热门商品.然后使用Oozie进行离线统计任务的定时调度，使用Zeppeline进行数据可视化的报表展示.该模块可以让企业管理层看到公司售卖的商品的整体情况，从而对公司的商品相关的战略进行调螫.主要使用Spark SQL实现。 4、广告流量实时统计.该模块负责实时统计公司的广告流量.包括广告展现流量和广告点击流量，实现动态黑名单机制以及黑名单过滤,实现滑动窗口内的各城市的广告展现流立和广告点击流直的统计，实现每个区域诲个广告的点击流置实时统计，实现每个区域top3点击量的广告的统计,主要使用Spark Streaming实现.

如今大数据已经成了各大互联网公司工作的重点方向，而推荐系统可以说就是大数据最好的落地应用之一，已经为企业带来了可观的用户流量和销售额。特别是对于电商，好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩。国内外的知名电商，如亚马逊、淘宝、京东等公司，都在推荐系统领域投入了大量研发力量，也在大量招收相关的专业人才。打造的电商推荐系统项目，就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托，并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的，其中包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。具体实现的模块主要有：基于统计的离线推荐、基于隐语义模型的离线推荐、基于自定义模型的实时推荐，以及基于内容的、和基于Item-CF的离线相似推荐。整个项目具有很强的实操性和综合性，对已有的大数据和机器学习相关知识是一个系统性的梳理和整合，通过学习，同学们可以深入了解推荐系统在电商企业中的实际应用，可以为有志于增加大数据项目经验的开发人员、特别是对电商业务领域感兴趣的求职人员，提供更好的学习平台。适合人群：1.有一定的 Java、Scala 基础，希望了解大数据应用方向的编程人员2.

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