【Java视频教程】企业级电商大数据项目实战

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第1章项目概述与准备实验环境
- 01-电商大数据的业务需求和平台架构
  20:30
- 02-电商大数据实战项目课程概述
  09:23
- 03-安装和配置Centos操作系统
  18:27
- 04-安装和配置HTTP服务和NTP服务
  04:28
- 05-配置MariaDB数据库
  05:32
- 06-安装和配置Ambari
  17:32
- 07-安装和部署HDP大数据平台
  11:54
- 08-执行WordCount的Demo程序
  04:20
第2章各区域热门商品
- 01-各区域热门商品分析概述
  07:43
- 02-使用Flume采集用户点击日志
  10:46
- 03-使用MapReduce程序进行数据的清洗
  17:05
- 04-使用Spark程序进行数据的清洗
  13:04
- 05-使用Hive进行统计
  17:49
- 06-使用SparkSQL进行统计和本章小结
  05:31
第3章实时分析TopIP
- 01-模块概述和技术方案
  10:42
- 02-集成Flume和Kafka进行用户日志数据的采集
  14:06
- 03-基于Storm开发日志处理的bolt组件
  15:13
- 04-基于Storm开发日志处理的spout组件和主程序
  11:42
- 05-验证Storm的应用程序
  03:18
- 06-基于SparkStreaming进行日志的实时处理
  19:11
第4章电商推荐系统概述
- 01-推荐系统简介
  07:29
- 02-推荐系统的常用算法
  13:51
- 03-Mahout和SparkMLLib简介
  03:26
第5章基于用户兴趣的商品推荐
- 01-基于Mahout实现用户的商品推荐
  18:33
- 02-基于Mahout实现物品的商品推荐
  08:16
- 03-基于Spark-MLlib实现用户的商品推荐
  22:10
- 04-基于Spark-MLlib实现物品的商品推荐
  15:17
- 05-基于Spark-MLlib实现ALS的商品推荐
  18:49
第6章基于用户购买行为的商品推荐
- 01-逻辑回归的基本原理和概述
  05:46
- 02-基于SparkMLLib的逻辑回归的实现
  15:25
第7章大数据项目流程整合
- 01-数据生成与数据采集
  27:22
- 02-项目整体调度实现
  38:36