〖课程介绍〗:
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课程利用 Spark + ElasticSearch 构建用户标签系统，利用 Docker+Docker Compose 实现项目的一键启停。涵盖数据同步、数据清洗、用户标签化等步骤，带你领略企业级数据平台的开发流程。
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〖课程目录〗:
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第1章 课程介绍与学习指南 2 节 | 12分钟
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本章中将向大家介绍课程能学到什么、解决什么实际问题、项目成果展示，课程整体安排以及如何学习更高效。
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视频：1-1 课程导学 (11:46)
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图文：1-2 如何更好的使用慕课平台
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第2章 开发环境与技术栈介绍 6 节 | 21分钟
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本章主要针对课程中应用的开发环境以及技术栈进行相关介绍。本课中会使用，虚拟化技术： virtualbox + vagrant，容器化技术：docker + docker-compose。技术栈涉及spark，Hadoop，hive等。
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视频：2-1 开发环境—virtualbox介绍 (02:36)
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视频：2-2 开发环境—docker介绍 (06:48)
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视频：2-3 开发环境—虚拟机与docker容器技术的对比 (04:16)
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视频：2-4 开发环境—vagrant介绍 (04:09)
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视频：2-5 itag项目的技术栈介绍 (02:49)
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作业：2-6 【讨论题】docker容器技术会彻底取代虚拟机吗？
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第3章 大数据环境搭建 18 节 | 113分钟
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本章主要讲解开发环境的搭建，虚拟机与docker的安装。针对没有docker基础的同学，我们也会涵盖部分基础知识，从而实现轻松上手。针对容器化的开发环境，我们会详细演示，如何去解决访问和数据持久化。本次环境搭建会配合详细操作文档，方便同学们本地复现。…
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视频：3-1 作业讲解 (03:51)
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图文：3-2 virtualbox , vagrant 你安装好了吗？
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视频：3-3 virtualbox安装ubuntu (06:08)
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视频：3-4 ubuntu系统的启动与验证 (04:52)
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视频：3-5 vagrant创建虚拟机环境 (08:44)
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视频：3-6 用vagrantfile进行详细设置 (11:26)
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视频：3-7 ubuntu安装docker、 docker-compose (06:29)
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图文：3-8 Docker安装以及使用的小贴士
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图文：3-9 老师，为什么我的docker-compose启动不了呢？
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视频：3-10 zsh shell辅助软件安装与配置 (11:26)
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视频：3-11 docker 和 docker-compose 小试牛刀 (15:30)
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视频：3-12 大数据环境安装 (10:46)
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视频：3-13 大数据环境验证与测试 (14:16)
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视频：3-14 docker-compose.yml讲解 (09:33)
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视频：3-15 本章作业 (03:56)
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视频：3-16 【问答补充】事先用docker建立es_network网络 (05:38)
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图文：3-17 【技巧补充】docker pull 速度太慢？配个镜像加速吧！
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作业：3-18 【讨论题】真程序员，用linux命令行为何如此受追捧？
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第4章 itag用户标签系统介绍7 节 | 31分钟
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相较于现有业务的局限性，这章中我们会来共同来探讨标签系统的设计理念。通过UI初步讲解标签的数据含义，结合mysql数据库表结构，去理解业务和标签的实现算法，更为详细的标签算法及ETL清洗逻辑在后续章节会做详细讲解。…
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视频：4-1 前章作业重难点回顾及问题答疑 (03:40)
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视频：4-2 现有业务介绍 (04:24)
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视频：4-3 花三分钟聊一下用户画像 (02:46)
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视频：4-4 主要数据库及表结构介绍 (11:29)
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视频：4-5 itag系统介绍、用它来干什么？ (05:18)
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作业：4-6 【讨论题】所谓的大数据用户画像，真的准吗？
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视频：4-7 本章作业 (03:16)
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第5章 数据同步13 节 | 100分钟
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针对数据同步技术，本章中会介绍一些常用的数据同步中间件，以及实际项目中数据库同步至大数据集群的架构迭代（画图）。随后会演示利用sqoop导入数据到hive中。并学习如何对hive进行实际操作。
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视频：5-1 作业答疑、本章内容大纲介绍 (02:15)
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视频：5-2 sqoop简单介绍 (03:13)
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视频：5-3 数据同步架构的1.0版本 (03:58)
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视频：5-4 数据同步架构2.0及两个拓展问题的解决 (14:27)
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视频：5-5 Hive简介及架构 (13:36)
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视频：5-6 Hive实操（一）及docker 文件拷贝 (14:27)
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视频：5-7 Hive实操（二）及面试题讲解 (10:43)
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视频：5-8 Hive外部表介绍 (09:21)
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视频：5-9 sqoop 安装与配置 (12:55)
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图文：5-10 sqoop 安装及mysql 数据导入脚本
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图文：5-11 hiver-server中安装sqoop，替换apt源
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视频：5-12 sqoop 将mysql数据导入到hive (14:12)
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作业：5-13 【讨论题】数据同步框架需要解决那些问题？
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第6章 数据清洗12 节 | 108分钟
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本章中主要讲解大数据项目中数据与业务的关系，数据血缘，数据平台，数仓等相关概念。讲解如何利用spark进行数据操作。分别从spark java，spark scala以及spark sql 三种不同实现方式进行代码演示与对比。
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视频：6-1 数据平台是什么？包含哪些节点 (10:14)
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视频：6-2 数据血缘有什么用？如何保证？ (04:05)
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视频：6-3 数据分层的原因、规划以及真实项目经验分享 (13:53)
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视频：6-4 准备测试数据 (06:27)
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视频：6-5 Spark Java代码准备及docker网络打通 (16:05)
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图文：6-6 我的笔记本如何访问虚拟机中的docker网络？
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视频：6-7 Spark 清洗任务的JAVA实现 (13:48)
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视频：6-8 准备scala开发环境 (07:14)
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视频：6-9 Spark 清洗任务的Scala实现 (17:07)
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图文：6-10 老师，我的代码本地运行报错，winutils.exe 找不到
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视频：6-11 Spark SQL 处理ETL任务及本章作业 (19:00)
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作业：6-12 【讨论题】你真的了解ETL吗？
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第7章 指标算法及标签ETL18 节 | 227分钟
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本章中将根据产品文档，利用spark sql + spark scala 的方式实现标签ETL。会讲述ES mapping 的设计，演示如何利用spark操作ES，并最终对全流程数据做验证与复盘。
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视频：7-1 内容介绍及虚拟环境的管理 (12:33)
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视频：7-2 指标算法说明及环境准备 (04:59)
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图文：7-3 数据大盘算法指标
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视频：7-4 会员性别指标算法及ETL结果的ORM操作 (12:39)
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视频：7-5 注册渠道、是否关注指标实现及IF函数的用法 (17:35)
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视频：7-6 用户热度指标实现及crossjoin的一些思考 (20:13)
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视频：7-7 环比指标的实现 (20:06)
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视频：7-8 提醒类指标实现 (16:49)
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视频：7-9 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法（上） (16:05)
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视频：7-10 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法（下） (15:08)
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视频：7-11 漏斗指标实现思路及指标算法的测试验证 (20:27)
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视频：7-12 ES环境创建及Spark操作ES演示（上） (13:10)
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视频：7-13 ES环境创建及Spark操作ES演示（下） (15:15)
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视频：7-14 ES mapping 设计思路及JavaBean实现 (09:10)
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图文：7-15 ES 操作及命令
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视频：7-16 标签ETL代码实现 (24:23)
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视频：7-17 ES数据查询及ETL结果验证 (08:01)
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图文：7-18 标签清洗算法
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第8章 itag UI10 节 | 127分钟
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本章中将介绍如何应用springboot + vue 实现项目的前端UI。用户选择特定标签后，ES背后的查询逻辑。对于查询的结果，标签清洗结果，数据库原始结果做一个验证。并最终将UI项目通过docker容器的方式部署起来。
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视频：8-1 本章介绍 (04:22)
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视频：8-2 springboot及项目结构介绍 (05:44)
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视频：8-3 DSL查询语句演练 (22:46)
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视频：8-4 标签页面前端技术介绍及数据结构推导 (05:10)
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视频：8-5 前端代码实现思路及演示 (20:12)
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视频：8-6 后端DSL代码拼接及文件下载实现（上） (17:33)
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视频：8-7 后端DSL代码拼接及文件下载实现（下） (17:37)
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视频：8-8 DSL语句验证和标签管理功能的思路 (08:18)
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视频：8-9 springboot 多环境配置项指定及ETL结果存储的思路 (14:16)
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视频：8-10 springboot项目的Docker 启动方式 (10:58)
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第9章 课程总结5 节 | 56分钟
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本章会进行课程回顾与总结，再次圈重点，敲黑板。并对后续的一个学习线路做规划。
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视频：9-1 docker补充及数仓topic分享 (11:02)
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视频：9-2 订单宽表及hive视图的作用 (10:26)
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视频：9-3 spark 执行过程分析-logical plan (19:50)
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视频：9-4 利用logicalplan 采集元数据信息 (10:11)
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视频：9-5 简短的课程总结 (04:10)
有需要联系v；加客服窗口的联系方式
摘要：本文以【JAVA】Spark + ElasticSearch 构建电商用户标签系统实现精准营销为主题，详细阐述了系统架构设计、数据采集与处理、标签体系构建以及精准营销策略。通过深入分析，为电商企业提供了构建用户标签系统的有效方案，助力企业实现精准营销，提升用户满意度。
1、系统架构设计
系统采用分布式架构，以Spark作为计算引擎，ElasticSearch作为数据存储和检索引擎。系统架构主要包括数据采集模块、数据处理模块、标签构建模块和精准营销模块。数据采集模块负责从电商平台获取用户行为数据；数据处理模块对采集到的数据进行清洗、转换和聚合；标签构建模块根据用户行为数据生成用户标签；精准营销模块根据用户标签进行个性化推荐。
系统架构设计遵循以下原则：高可用性、高性能、可扩展性。通过分布式部署，系统可以应对海量数据的高并发访问；采用Spark计算引擎，实现数据处理的高效性；采用ElasticSearch存储和检索引擎，保证数据存储和检索的快速响应。
此外，系统采用微服务架构，将各个模块独立部署，便于系统维护和升级。微服务架构使得系统具有良好的可扩展性和可维护性，提高了系统的整体性能。
2、数据采集与处理
数据采集模块负责从电商平台获取用户行为数据，包括用户浏览、购买、评价等行为。采集方式包括API接口、日志采集和第三方数据接口。采集到的数据经过清洗、转换和聚合，形成结构化的用户行为数据。
数据清洗主要包括去除重复数据、填补缺失值、去除异常值等。数据转换将原始数据转换为适合Spark处理的数据格式。数据聚合对用户行为数据进行统计和分析，提取用户兴趣、购买偏好等特征。
数据处理过程中，采用Spark Streaming实时处理用户行为数据，保证数据处理的实时性和准确性。同时，利用Spark SQL进行数据查询和分析，提高数据处理效率。
3、标签体系构建
标签体系构建是用户标签系统的核心环节。根据用户行为数据，构建包含用户兴趣、购买偏好、消费能力等维度的标签体系。标签体系构建遵循以下原则：全面性、准确性、可解释性。
全面性：标签体系应涵盖用户行为的各个方面，确保用户标签的全面性。准确性：标签体系应准确反映用户行为特征，提高标签的准确性。可解释性：标签体系应易于理解和解释，便于用户和业务人员使用。
标签体系构建方法包括：基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。通过多种方法结合，构建出具有较高准确性和可解释性的标签体系。
4、精准营销策略
精准营销策略根据用户标签进行个性化推荐，提高用户满意度和转化率。精准营销策略主要包括以下方面：
个性化推荐：根据用户标签，为用户推荐感兴趣的商品和服务。推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐等。
精准广告投放：根据用户标签，在合适的时间和场景下投放广告，提高广告投放效果。广告投放策略包括精准定位、广告创意优化和广告效果评估等。
用户画像分析：通过用户标签，分析用户行为特征，为用户提供个性化服务。用户画像分析包括用户兴趣分析、用户生命周期分析和用户价值分析等。
总结：
本文详细阐述了【JAVA】Spark + ElasticSearch 构建电商用户标签系统实现精准营销的方案。通过系统架构设计、数据采集与处理、标签体系构建和精准营销策略，为电商企业提供了构建用户标签系统的有效方案，助力企业实现精准营销，提升用户满意度。
本文由nayona.cn整理
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