基于知名手机厂商线上项目需求进行讲解，快速提升Spark项目经验，解决手机应用实时分析、实时查询。涵盖大数据实时计算一体化的处理流程，包括Flume，Kafka，spark-streaming和Hbase等。 查看详情>
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基于Spark知名手机厂商用户行为实时分析系统，对Spark手机项目横向业务扩展，重点解决大数据项目中的高吞吐、高并发的实际难题，快速提升真实的大数据项目经验。 查看详情>
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基于阿里巴巴达摩盘和腾讯广点通等广告推荐系统的需求进行讲解，该项目包含用户画像指标整理、画像标签体系建设和开发、画像系统建设以及用户精准营销和用户商品推荐等完整流程，让大家快速熟悉和掌握BAT广告推荐系统。 查看详情>
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基于知名视频网站电影推荐项目进行讲解，快速提升Spark 机器学习推荐项目经验。本课程从Spark离线推荐和实时推荐两个方面剖析电影推荐项目，使用技术包含 hadoop、hive、spark、kafka、zookeeper、hbase、phoenix、ZEPPELIN等 查看详情>
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Spark Streaming技术社区网站广告实时点击分析系统
基于社区广告用户实时点击项目进行讲解，偏重于Spark Streaming业务代码实现，解决恶意刷广告行为以及实现广告最优投放，提升Spark项目开发经验。 涵盖大数据实时计算一体化的处理流程，包括数据实时接入、数据实时处理以及数据实时可视化。 查看详情>
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本课程基于最新的Spark 2讲解，使用目前最流行的Python语言进行开发，内容涵盖了企业中大数据处理的四大场景：离线批处理、流式计算、SQL处理、机器学习。 查看详情>
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本项目基于爱奇艺用户行为项目进行讲解，快速提升Spark Streaming实时计算项目经验。本项目通过近35课时的集中讲解，从项目需求分析到数据采集，然后通过Spark Streaming完成业务统计，接着完成数据入库HBase，最后通过SpringBoot结合echart完成数据可视化。 查看详情>
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