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  • Spark項目實戰
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 項目管理IT人文
    【市場價】
    529-768
    【優惠價】
    331-480
    【作者】 黑馬程序員 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  項目管理IT人文 
    【出版社】清華大學出版社 
    【ISBN】9787302581475
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787302581475
    叢書名:大數據技術與應用叢書

    作者:黑馬程序員
    出版社:清華大學出版社
    出版時間:2021年07月 


        
        
    "

    編輯推薦

    目前市面上已經有很多大數據技術相關書籍,然而大部分書籍是基於理論或基礎操作講解單個技術點,這些書籍雖然可以使初學者掌握單個技術點的基礎技能,不過對於多技術點整合使用存在一定局限性,需要讀者自己去摸索,並且針對技術點的實際應用方面,欠缺帶領讀者體驗在多技術點融合的基礎上實現真實項目的操作與講解。
    作為Spark實訓項目的教程,重要且難的一件事情就是將一些復雜、難以理解的思想和問題簡單化,讓初學者能夠輕松理解並快速掌握Spark項目的開發流程。本教材對Spark項目開發過程的每個環節都進行了深入講解,使讀者由淺入深的了解每個環節知識內容。

     
    內容簡介

    本書運用Spark計算框架的核心組件對電商數據進行分析,以項目形式呈現,其內容涵蓋環境搭建、數據分析、數據持久化和數據可視化, 涉及JavaEE、ECharts、Hadoop、HBase、Spark、Kafka和ZooKeeper等技術點的綜合應用。針對項目開發過程的每個環節都進行了深入講解,使讀者由淺入深地了解每個環節的知識內容。 本書共分為7章。第1章主要介紹項目開發的基本情況;第2章主要介紹大數據集群環境的搭建;第3章主要介紹通過Spark實現熱門品類Top10分析,並對分析結果進行持久化操作;第4章主要介紹通過Spark實現各區域熱門商品Top3分析,並對分析結果進行持久化操作;第5章主要介紹通過Spark SQL實現網站轉化率統計,並對分析結果進行持久化操作;第6章主要介紹通過Spark Streaming實現廣告點擊流實時統計,並實時持久化統計結果;第7章主要介紹通過可視化技術將第3~6章的分析與統計結果進行圖形化展示。 本書配有視頻、源代碼、教學設計、教學PPT、教學大綱等資源。同時,為了幫助初學者更好地學習書中的內容,還提供了在線答疑,歡迎讀者關注。 本書適合擁有Spark基礎的讀者閱讀,也可以作為高等院校相關課程的教學參考書。讀者不僅能夠通過項目實戰鞏固基礎知識的學習效果,還能學習商業智能繫統的開發過程。

    作者簡介

    江蘇傳智播客教育科技股份有限公司(簡稱傳智播客)是一家致力於培養高素質軟件開發人纔的科技公司,“黑馬程序員”是傳智播客旗下高端IT教育品牌。

    目錄
    第1章項目概述1
    1.1項目需求和目標1
    1.2預備知識2
    1.3項目架構設計及技術選取2
    1.4開發環境和開發工具介紹3
    1.5項目開發流程4
    1.6硬件要求5
    1.7本章小結6
    第2章搭建大數據集群環境7
    2.1安裝準備7
    2.1.1認識Linux操作繫統 7
    2.1.2創建虛擬機8
    2.1.3啟動虛擬機並安裝Linux操作
    繫統14

    第1章項目概述1
    1.1項目需求和目標1
    1.2預備知識2
    1.3項目架構設計及技術選取2
    1.4開發環境和開發工具介紹3
    1.5項目開發流程4
    1.6硬件要求5
    1.7本章小結6
    第2章搭建大數據集群環境7
    2.1安裝準備7
    2.1.1認識Linux操作繫統 7
    2.1.2創建虛擬機8
    2.1.3啟動虛擬機並安裝Linux操作
    繫統14
    2.1.4克隆虛擬機22
    2.1.5配置Linux操作繫統網絡及主
    機名25
    2.1.6SSH配置29
    2.1.7配置時間同步36
    2.2安裝JDK41
    2.3ZooKeeper集群部署42
    2.3.1ZooKeeper集群的安裝與配置…42
    2.3.2ZooKeeper集群的啟動與關閉…44
    2.4Hadoop集群部署46
    2.4.1Hadoop高可用集群規劃46
    2.4.2安裝Hadoop47
    2.4.3Hadoop高可用集群配置48
    2.4.4啟動Hadoop高可用集群55
    2.5Spark集群部署60
    2.5.1Spark集群部署模式60
    2.5.2Spark集群安裝配置61
    2.5.3Spark集群測試62
    2.6HBase集群部署64
    2.6.1HBase集群規劃64
    2.6.2HBase集群安裝配置65
    2.6.3啟動HBase集群67
    2.7Kafka集群部署69
    2.7.1Kafka集群的安裝與配置69
    2.7.2啟動Kafka集群70
    2.8本章小結72
    第3章熱門品類Top10分析73
    3.1數據集分析73
    3.2實現思路分析74
    3.3實現熱門品類Top1075
    3.3.1創建項目75
    3.3.2創建Spark連接並讀取數據集81
    3.3.3獲取業務數據82
    3.3.4統計品類的行為類型83
    3.3.5過濾品類的行為類型83
    3.3.6合並相同品類的行為類型85
    3.3.7根據品類的行為類型進行排序85
    3.3.8數據持久化87
    3.4運行程序92
    3.5本章小結97
    第4章各區域熱門商品Top3分析98
    4.1實現思路分析98
    4.2實現各區域熱門商品Top399
    4.2.1創建Spark連接並讀取數據集99
    4.2.2獲取業務數據100
    4.2.3過濾商品的行為類型100
    4.2.4轉換數據格式101
    4.2.5統計每個區域中的不同商品101
    4.2.6根據區域進行分組102
    4.2.7根據區域內商品的查看次數進行排序102
    4.2.8數據持久化103
    4.3運行程序106
    4.4本章小結108
    目錄Spark項目實戰第5章網站轉化率統計109
    5.1數據集分析109
    5.2實現思路分析110
    5.3實現網站轉化率統計111
    5.3.1生成用戶瀏覽網頁數據111
    5.3.2修改pom.xml文件112
    5.3.3創建Spark連接並讀取數據集113
    5.3.4統計每個頁面訪問次數114
    5.3.5獲取每個用戶瀏覽網頁的順序114
    5.3.6合並同一用戶瀏覽的網頁114
    5.3.7統計每個單跳的次數115
    5.3.8計算頁面單跳轉化率116
    5.3.9數據持久化117
    5.4運行程序118
    5.5本章小結121
    第6章廣告點擊流實時統計122
    6.1數據集分析122
    6.2實現思路分析123
    6.3數據庫設計124
    6.4實現廣告點擊流實時統計125
    6.4.1修改pom.xml文件125
    6.4.2生產用戶廣告點擊流數據125
    6.4.3創建Spark Streaming連接128
    6.4.4讀取用戶廣告點擊流數據129
    6.4.5獲取業務數據129
    6.4.6讀取黑名單用戶數據130
    6.4.7過濾黑名單用戶131
    6.4.8統計每個城市不同廣告的點擊次數132
    6.4.9添加黑名單用戶133
    6.4.10數據持久化134
    6.5運行程序135
    6.6本章小結137
    第7章數據可視化138
    7.1繫統概述138
    7.1.1技術選取138
    7.1.2繫統架構139
    7.2數據表設計與實現141
    7.2.1數據表介紹141
    7.2.2Phoenix集成HBase142
    7.2.3建立Phoenix與HBase表映射143
    7.3創建Spring Boot項目147
    7.4實現熱門品類Top10數據可視化152
    7.4.1創建實體類Top10Entity152
    7.4.2創建數據庫訪問接口Top10Dao153
    7.4.3創建控制器類Top10Controller153
    7.4.4創建HTML文件top10.html154
    7.4.5運行項目實現熱門品類Top10數據可視化157
    7.5實現各區域熱門商品Top3數據可視化160
    7.5.1創建實體類Top3Entity160
    7.5.2創建數據庫訪問接口Top3Dao160
    7.5.3創建控制器類Top3Controller161
    7.5.4創建HTML文件top3.html162
    7.5.5運行項目實現各區域熱門商品Top3數據可視化164
    7.6實現頁面單跳轉化率數據可視化165
    7.6.1創建實體類ConversionEntity165
    7.6.2創建數據庫訪問接口ConversionDao165
    7.6.3創建控制器類ConversionController166
    7.6.4創建HTML文件conversion.html166
    7.6.5運行項目實現頁面單跳轉化率數據可視化169
    7.7實現廣告點擊流實時統計可視化169
    7.7.1創建實體類AdsEntity169
    7.7.2創建數據庫訪問接口AdsDao170
    7.7.3創建控制器類AdsController170
    7.7.4創建HTML文件ads.html171
    7.7.5運行項目實現廣告點擊流實時統計可視化173
    7.8本章小結174

    前言
    大數據是信息化發展的新階段,隨著全球數據儲量的不斷提高,大數據正進入發展加速時期。近年來,隨著5G、AI、雲計算、區塊鏈等新一代信息技術的蓬勃發展,大數據技術走向融合發展的關鍵階段。同時,我國大數據產業保持良好發展勢頭,“大數據 行業”滲透融合全面展開,融合生態加速構建,新技術、新業態、新模式不斷湧現,政策支持、戰略引領、標準規範、產業創新的良性互動局面正在形成。
    目前市面上已經有很多大數據技術相關書籍,然而大部分書籍是基於理論或基礎操作講解單個技術點,這些書籍雖然可以使初學者掌握單個技術點的基礎技能,不過對於多技術點整合使用存在一定局限性,需要讀者自己去摸索,並且針對技術點的實際應用方面,欠缺帶領讀者體驗在多技術點融合的基礎上實現真實項目的操作與講解。
    作為Spark實訓項目的教程,重要且難的一件事情就是將一些復雜、難以理解的思想和問題簡單化,讓初學者能夠輕松理解並快速掌握Spark項目的開發流程。本書對Spark項目開發過程的每個環節都進行了深入講解,使讀者由淺入深地了解每個環節的知識內容。
    本書共分為7章,接下來分別對每章內容進行簡單介紹,具體如下。

    大數據是信息化發展的新階段,隨著全球數據儲量的不斷提高,大數據正進入發展加速時期。近年來,隨著5G、AI、雲計算、區塊鏈等新一代信息技術的蓬勃發展,大數據技術走向融合發展的關鍵階段。同時,我國大數據產業保持良好發展勢頭,“大數據 行業”滲透融合全面展開,融合生態加速構建,新技術、新業態、新模式不斷湧現,政策支持、戰略引領、標準規範、產業創新的良性互動局面正在形成。
    目前市面上已經有很多大數據技術相關書籍,然而大部分書籍是基於理論或基礎操作講解單個技術點,這些書籍雖然可以使初學者掌握單個技術點的基礎技能,不過對於多技術點整合使用存在一定局限性,需要讀者自己去摸索,並且針對技術點的實際應用方面,欠缺帶領讀者體驗在多技術點融合的基礎上實現真實項目的操作與講解。
    作為Spark實訓項目的教程,重要且難的一件事情就是將一些復雜、難以理解的思想和問題簡單化,讓初學者能夠輕松理解並快速掌握Spark項目的開發流程。本書對Spark項目開發過程的每個環節都進行了深入講解,使讀者由淺入深地了解每個環節的知識內容。
    本書共分為7章,接下來分別對每章內容進行簡單介紹,具體如下。
    第1章主要介紹項目開發的基本情況,包括項目需求、項目目標、項目預備知識、項目架構設計、技術選取、開發環境、開發工具、開發流程以及硬件要求。通過本章的學習,讀者能夠明確項目需求,了解項目開發相關環境以及流程,後續將基於本章介紹的項目情況進行項目的開發。
    第2章主要介紹大數據集群環境的搭建,包括Linux虛擬機的安裝與配置、ZooKeeper、Hadoop、Spark、HBase和Kafka集群部署,並通過相關技術的基礎操作實現集群環境的測試。通過本章的學習,讀者可以掌握大數據集群環境搭建技能,同時對相關技術的基礎操作有初步了解。
    第3章主要介紹實現熱門品類Top10分析,本章分為4部分,詳細講解實現熱門品類Top10分析。首先對數據集進行分析,使讀者明確數據結構,便於後續合理使用數據集中的數據;接著對實現思路進行分析,使讀者掌握實現熱門品類Top10分析的流程;然後詳細講解如何通過IntelliJ IDEA開發工具編寫Spark程序,實現熱門品類Top10分析;終將Spark程序提交到大數據集群中,通過Spark on YARN的方式運行Spark程序,並使用HBase數據庫存儲分析結果。
    第4章主要介紹實現各區域熱門商品Top3分析,本章分為3部分,詳細講解實現各區域熱門商品Top3分析。首先對實現思路進行分析,使讀者掌握實現各區域熱門商品Top3分析的流程;然後詳細講解如何通過IntelliJ IDEA開發工具編寫Spark程序,實現各區域熱門商品Top3分析;終將Spark程序提交到大數據集群中,通過Spark on YARN的方式運行Spark程序,並使用HBase數據庫存儲分析結果。
    第5章主要介紹實現網站轉化率統計,本章分為4部分,詳細講解實現網站轉化率統計。首先對數據集進行分析,使讀者明確數據結構,便於後續合理使用數據集中的數據;接著對實現思路進行分析,使讀者掌握實現網站轉化率統計的流程;然後詳細講解如何通過IntelliJ IDEA開發工具編寫Spark SQL程序,實現網站轉化率統計;終將Spark SQL程序提交到大數據集群中,通過Spark on YARN的方式運行Spark SQL程序,並使用HBase數據庫存儲分析結果。
    第6章主要介紹廣告點擊流實時統計。首先對數據集進行分析,使讀者明確數據結構,便於後續合理使用數據集中的數據;接著對實現思路進行分析,使讀者掌握實現廣告點擊流實時統計的流程;然後詳細講解通過IntelliJ IDEA開發工具編寫Kafka生產者程序生產用戶廣告點擊流數據;終詳細講解通過IntelliJ IDEA開發工具編寫Spark Streaming程序,實現廣告點擊流實時統計,並使用HBase數據庫存儲分析結果。
    第7章主要介紹數據可視化。首先對實現可視化的技術以及繫統架構進行詳細講解,使讀者對實現數據可視化有初步認知;接著集成Phoenix與HBase實現將HBase中的數據映射到Phoenix,通過JDBC連接Phoenix獲取分析結果;然後講解了如何創建和配置Spring Boot項目。後,在Spring Boot項目中編寫相關類、接口以及HTML頁面實現熱門品類Top10、各區域熱門商品Top3、頁面單跳轉化率統計以及廣告點擊流實時統計的可視化。通過本章的學習,讀者應掌握Phoenix的使用,以及如何通過Spring Boot項目實現數據可視化展示。
    致謝
    本書的編寫和整理工作由江蘇傳智播客教育科技股份有限公司教材研發中心完成,主要參與人員有高美雲、張明強、李丹等,全體人員在這近一年的編寫過程中付出了許多辛勤的汗水。除此之外,還有傳智播客的600多名學員參與了書稿的試讀,他們站在初學者的角度對本書提出了許多寶貴的修改意見,在此一並表示衷心的感謝。
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    江蘇傳智播客教育科技股份有限公司教材研發中心2021年1月於北京 

















     
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