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作者: admin 时间: 2022-5-28 23:04
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.flv061.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中使用fastutil优化数据格式.flv062.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中调节数据本地化等待时长.flv063.用户访问session分析-JVM调优之原理概述以及降低cache操作的内存占比.flv064.用户访问session分析JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长.flv065.用户访问session分析-Shuffle调优之原理概述.flv066.用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件.flv067.用户访问session分析-Shuffle调优之调节map端内存缓冲与reduce端内存占比 .flv068.用户访问session分析-Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager.flv069.用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 .flv070.用户访问session分析-算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量 .flv071.用户访问session分析-算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能.flv072.用户访问session分析-算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题.flv073.用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍.flv074.用户访问session分析-troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM .flv075.用户访问session分析-troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败 .flv076.用户访问session分析-troubleshooting之解决YARN队列资源不足导致的application直接失败 .flv077.用户访问session分析-troubleshooting之解决各种序列化导致的报错.flv078.用户访问session分析-troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题 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.flv098.用户访问session分析-生产环境测试.flv099.各区域热门商品统计-模块介绍.flv100.各区域热门商品统计-需求分析、技术方案设计以及数据设计.flv101.各区域热门商品统计-查询用户指定日期范围内的点击行为数据.flv102.各区域热门商品统计-异构数据源之从MySQL中查询城市数据.flv103.各区域热门商品统计-关联城市信息以及RDD转换为DataFrame后注册临时表.flv104.各区域热门商品统计-开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct().flv105.各区域热门商品统计-查询各区域各商品的点击次数并拼接城市列表 .flv106.各区域热门商品统计-使用开窗函数统计各区域的top3热门商品.flv107.各区域热门商品统计-使用内置case when函数给各个区域打上级别标记.flv108.各区域热门商品统计-将结果数据写入MySQL中.flv109.各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案.flv110.各区域热门商品统计-生产环境测试.flv111.广告点击流量实时统计-需求分析、技术方案设计以及数据设计.flv112.广告点击流量实时统计-为动态黑名单实时计算每天各用户对各广告的点击次数.flv113.广告点击流量实时统计-使用高性能方式将实时计算结果写入MySQL中.flv114.广告点击流量实时统计-过滤出每个batch中的黑名单用户以生成动态黑名单.flv115.广告点击流量实时统计-基于动态黑名单进行点击行为过滤.flv116.广告点击流量实时统计-计算每天各省各城市各广告的点击量 .flv117.广告点击流量实时统计-计算每天各省的top3热门广告.flv118.广告点击流量实时统计-计算每天各广告最近1小时滑动窗口内的点击趋势.flv119.广告点击流量实时统计-实现实时计算程序的HA高可用性.flv120.广告点击流量实时统计-对实时计算程序进行性能调优（正确）.flv121.广告点击流量实时统计-生产环境测试 .flv122.课程总结-都学到了什么？.flv123.Spark 2.0-新特性介绍 .flv124.Spark 2.0-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API.flv125.Spark 2.0-高性能：让Spark作为编译器来运行.flv126.Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍.flv127.Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model深度剖析.flv128.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术.flv129.Spark 2.0-Spark 2.x与1.x对比以及分析、学习建议以及使用建议.flv130.Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等.flv131.Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark.flv132.用户活跃度分析：模块介绍以及交互式用户行为分析系统的解释 .flv133.用户活跃度分析：统计指定时间内访问次数最多的10个用户.flv134.统计指定时间内购买金额最多的10个用户.flv135.基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计最近一个周期相比上一个周期访问次数增长最多的10个用户.flv136.基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计最近一个周期相比上一个周期购买金额增长最多的10个用户 .flv137.基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计指定注册时间范围内头7天访问次数最高的10个用户 .flv138.基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计指定注册时间范围内头7天购买金额最高的10个用户.flv

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