2020年最新Spark2.0+ElasticSearch开发用户画像实战(附代码、软件)70课

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    课程介绍:
    2020年最新spark+elk开发用户画像项目实战视频教程,配套资料齐全。推荐学习。
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    课程目录:
    01.课程介绍.vep
    02.开发环境virtualbox介绍.vep
    03.开发环境docker介绍.vep
    04.开发环境虚拟机与docker容器技术的对比.vep
    05.开发环境vagrant介绍.vep
    06.itag项目的技术栈介绍.vep
    07.作业讲解.vep
    08.virtualbox安装ubuntu.vep
    09.ubuntu系统的启动与验证.vep
    10.vagrant创建虚拟机环境.vep
    11.用vagrantfile进行详细设置.vep
    12. docker 和 docker-compose 小试牛刀.vep
    13. 大数据环境安装.vep
    14. 大数据环境验证与测试.vep
    15. docker-composeyml讲解.vep
    16. 本章作业.vep
    17. 事先用docker建立es_network网络.vep
    18.前章作业重难点回顾及问题答疑.vep
    19.现有业务介绍.vep
    20.用户画像.vep
    21.主要数据库及表结构介绍.vep
    22.itag系统介绍、用它来干什么?.vep
    23.本章作业.vep
    24.本章介绍.vep
    25.sqoop简单介绍.vep
    26.数据同步架构的10版本.vep
    27.数据同步架构20及两个拓展问题的解决.vep
    28.Hive简介及架构.vep
    29.Hive实操(一)及docker 文件拷贝.vep
    30.Hive实操(二)及面试题讲解.vep
    31.Hive外部表介绍.vep
    32.sqoop 安装与配置.vep
    33. sqoop 将mysql数据导入到hive.vep
    34.数据平台是什么?包含哪些节点.vep
    35.数据血缘有什么用?如何保证?.vep
    36.数据分层的原因、规划以及真实项目经验分享.vep
    37.准备测试数据.vep
    38.Spark 清洗任务的JAVA实现.vep
    39.准备scala开发环境.vep
    40.Spark 清洗任务的Scala实现.vep
    41. Spark SQL 处理ETL任务及本章作业.vep
    42.内容介绍及虚拟环境的管理.vep
    43.指标算法说明及环境准备.vep
    44.会员性别指标算法及ETL结果的ORM操作.vep
    45.注册渠道、是否关注指标实现及IF函数的用法.vep
    46.用户热度指标实现及crossjoin的一些思考.vep
    47.环比指标的实现.vep
    48.提醒类指标实现.vep
    49.折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(上).vep
    50. 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(下).vep
    51. 漏斗指标实现思路及指标算法的测试验证.vep
    52. ES环境创建及Spark操作ES演示(上).vep
    53. ES环境创建及Spark操作ES演示(下).vep
    54. ES mapping 设计思路及JavaBean实现.vep
    55. 标签ETL代码实现.vep
    56. ES数据查询及ETL结果验证.vep
    57.本章介绍.vep
    58.springboot及项目结构介绍.vep
    59.DSL查询语句演练.vep
    60.标签页面前端技术介绍及数据结构推导.vep
    61.前端代码实现思路及演示.vep
    62.后端DSL代码拼接及文件下载实现(上).vep
    63.后端DSL代码拼接及文件下载实现(下).vep
    64.DSL语句验证和标签管理功能的思路.vep
    65.springboot 多环境配置项指定及ETL结果存储的思路.vep
    66.docker补充及数仓topic分享.vep
    67.订单宽表及hive视图的作用.vep
    68.spark 执行过程分析-logical plan.vep
    69.利用logicalplan 采集元数据信息.vep
    70.项目总结.vep
    配套资料(代码、资料)
    2-2.png



    2-3.png

    课程大小:

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    备注:(04)2020091402大数据

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    发表于 2020-10-1 13:29:02 | 显示全部楼层
    好资料,值得学习。。。。。。。。。。
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