大数据开发项目实战

第 1章 大数据项目概述1
学习目标 1
1．1 企业大数据项目简介 1
1．1．1 数据处理流程 1
1．1．2 架构分析 2
1．1．3 人员安排 5
1．2 大数据项目实战基础 5
1．2．1 实战环境 5
1．2．2 涉及的技术及需掌握的能力 11
小结 20
第 2章 Hadoop生态组件基础 21
学习目标 21
2．1 Hadoop基础 21
2．1．1 Hadoop概述 21
2．1．2 Hadoop集群安装与配置 25
2．1．3 Hadoop框架组成 36
2．1．4 Hadoop应用实践 42
2．2 Hive基础 45
2．2．1 Hive概述 45
2．2．2 Hive安装与配置 46
2．2．3 Hive体系架构 50
2．2．4 Hive应用实践 54
2．3 Spark基础 58
2．3．1 Spark概述 59
2．3．2 Spark集群安装与配置 63
2．3．3 Spark集群架构 66
2．3．4 Spark应用实践 67
小结 69
第3章 广电大数据用户画像——需求分析 70
学习目标 70
3．1 项目需求 70
3．1．1 项目背景 70
3．1．2 项目目标 71
3．2 需求探索 71
3．2．1 数据说明 71
3．2．2 基础探索 76
3．2．3 业务需求探索 84
3．3 技术方案 96
3．3．1 技术选型 96
3．3．2 系统架构 98
小结 99
第4章 广电大数据用户画像——数据采集与预处理 101
学习目标 101
4．1 业务数据 101
4．1．1 生产数据来源 101
4．1．2 模拟产生业务数据 102
4．2 数据存储与传输 119
4．2．1 Elasticsearch数据传输到Hive 119
4．2．2 用户画像标签结果保存到MySQL 133
4．3 基础数据预处理 135
小结 141
第5章 广电大数据用户画像——实时统计订单信息 142
学习目标 142
5．1 实时统计目标 142
5．2 Kafka安装和配置 142
5．3 实时统计订单信息 144
5．3．1 模拟产生订单实时数据流 144
5．3．2 Spark Streaming实时统计订单信息 146
小结 151
第6章 广电大数据用户画像——用户标签计算与可视化 152
学习目标 152
6．1 SVM预测用户是否值得挽留 152
6．1．1 SVM算法 152
6．1．2 构建特征列和标签列数据 153
6．1．3 建立SVM模型 159
6．1．4 模型评估 160
6．1．5 模型预测 161
6．1．6 整体实现及参数封装 163
6．2 用户画像 168
6．2．1 用户画像概述 169
6．2．2 标签计算 170
6．2．3 用户画像工程实现 179
6．3 用户画像可视化 188
6．3．1 用户画像可视化简介 188
6．3．2 可视化工程实现 188
6．3．3 结果展示 192
小结 195
第7章 广电大数据用户画像——任务调度实现 196
学习目标 196
7．1 调度策略 196
7．2 调度实现 199
小结 227
第8章 基于TipDM大数据挖掘建模平台实现广电大数据用户画像 229
学习目标 229
8．1 平台简介 229
8．1．1 模板 230
8．1．2 数据空间 231
8．1．3 我的项目 232
8．1．4 系统组件 232
8．1．5 个人组件 234
8．1．6 访问TipDM大数据挖掘建模平台的方式 234
8．2 广电大数据用户画像开发 234
8．2．1 数据源配置 236
8．2．2 数据探索 238
8．2．3 数据处理 239
8．2．4 用户画像 241
小结 249