大数据实战项目源码（大数据项目视频教程）

本篇文章给大家谈谈大数据实战项目源码，以及大数据项目视频教程对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、spark快速大数据分析的源码怎么使用
• 2、企业大数据实战案例
• 3、这几个大数据GitHub项目，太强了吧
• 4、python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）
• 5、HIVE大数据实战项目---用户行为分析
• 6、实战篇--有关做大数据项目的开发流程

spark快速大数据分析的源码怎么使用

如果你没有这方面的专业知识的话，肯定是没法下手去做的，是需要大数据方面专业的人才才能解决的，必须学过java，linux，mysql，hadoop，spark的工具才能使用，还谈不上熟练的层次呢。柠檬学院大数据。

企业大数据实战案例

企业大数据实战案例

一、家电行业

以某家电公司为例，它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外，还做智能家居，产品有成百上千种。在其集团架构中，IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。

目前家电及消费电子行业正值“内忧外患”，产能过剩，价格战和同质化现象严重；互联网企业涉足，颠覆竞争模式，小米的“粉丝经济”，乐视的“平台+内容+终端+应用”，核心都是经营“用户”而不是生产。该公司希望打造极致产品和个性化的服务，将合适的产品通过合适的渠道推荐给合适的客户，但在CPC模型中当前只具备CP匹配（产品渠道），缺乏用户全景视图支持，无法打通“CP（客户产品）”以及“CC（客户渠道）”的匹配。

基于上述内外环境及业务驱动，该公司希望将大数据做成所有业务解决方案的枢纽。以大数据DMP作为企业数据核心，充分利用内部数据源、外部数据源，按照不同域组织企业数据，形成一个完整的企业数据资产。然后，利用此系统服务整个企业价值链中的各种应用。

那么问题来了，该公司的数据分散在不同的系统中，更多的互联网电商数据分散在各大电商平台，无法有效利用，怎么解决？该公司的应对策略是：1）先从外部互联网数据入手，引入大数据处理技术，一方面解决外部互联网电商数据利用短板，另一方面可以试水大数据技术，由于互联网数据不存在大量需要内部协调的问题，更容易快速出效果；2）建设DMP作为企业统一数据管理平台，整合内外部数据，进行用户画像构建用户全景视图。

一期建设内容：技术实现上通过定制Spark爬虫每天抓取互联网数据（主要是天猫、京东、国美、苏宁、淘宝上的用户评论等数据），利用Hadoop平台进行存储和语义分析处理，最后实现“行业分析”、“竞品分析”、“单品分析” 三大模块。

该家电公司大数据系统一期建设效果，迅速在市场洞察、品牌诊断、产品分析、用户反馈等方面得到体现。

二期建设目标：建设统一数据管理平台，整合公司内部系统数据、外部互联网数据（如电商数据）、第三方数据（如外部合作、塔布提供的第三方消费者数据等）。

该公司大数据项目对企业的最大价值是将沉淀的数据资产转化成生产力。IT部门，通过建设企业统一的数据管理平台，融合企业内外部数据，对于新应用快速支持，起到敏捷IT的作用；业务部门，通过产品、品牌、行业的洞察，辅助企业在产品设计、广告营销、服务优化等方面进行优化改进，帮助企业进行精细化运营，基于用户画像的精准营销和个性化推荐，帮助企业给用户打造极致服务体验，提升客户粘性和满意度；战略部门，通过市场和行业分析，帮助企业进行产品布局和战略部署。

二、快消行业

以宝洁为例，在与宝洁中国市场部的合作中发现，并不是一定要先整合内外部数据才能做用户画像和客户洞察。宝洁抓取了主流网站上所有与宝洁评价相关的数据，利用语义分析和建模，掌握不同消费群体的购物喜好和习惯，仅仅利用外部公开数据，快速实现了客户洞察。

此外，宝洁还在渠道管理上进行创新。利用互联网用户评论数据进行社群聆听，监控与宝洁合作的50个零售商店相关的用户评论，通过线上数据进行渠道/购物者研究并指导渠道管理优化。

实现过程：

1、锁定微博、大众点评等互联网数据源，采集百万级别消费者谈及的与宝洁购物相关内容；

2、利用自然语言处理技术，对用户评论进行多维建模，包括购物环境、服务、价值等10多个一级维度和50个二级维度，实现对用户评论的量化；

3、对沃尔玛、屈臣氏、京东等50个零售渠道进行持续监控，结果通过DashBoard和周期性分析报告呈现。

因此，宝洁能够关联企业内部数据，更有效掌握KA渠道整体情况，甚至进一步掌握KA渠道的关键细节、优势与劣势，指导渠道评级体系调整，帮助制定产品促销规划。

三、金融行业

对于消费金融来说，家电、快消的案例也是适用的，尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然，互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察，并投入大量人力进行分析评判的话，成本是很高的，所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。最终目的也是实现企业画像和企业中的关键人物画像，再利用数据挖掘、数据建模的方法建立授信模型。宜信的宜人贷、芝麻信用等本质上就是这个架构。

在与金融客户的接触中发现，不论银行还是金融公司，对外部数据的需求都越发迫切，尤其是外部强特征数据，比如失信记录、第三方授权后的记录、网络行为等。

以上是小编为大家分享的关于企业大数据实战案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

这几个大数据GitHub项目，太强了吧

大家好，我是 梦想家 Alex 。我们都知道 github 对于程序员们而言，就是一个巨大的“聚宝盆”，上面不仅有很多优质的开源项目，还有很多热爱开源分享的开发者。但如何从浩如烟海的宝藏中，筛选出适合自己的优质项目呢？本期内容，我就为大家推荐几个我认为还不错的大数据学习必备的 牛 X 项目，希望大家看完有所收获。

首推 heibaiying 的 BigData-Notes，该项目目前已经有高达 10.2K 的star，正如该仓库的介绍上简短几个字：大数据入门指南。这个项目也是我认为目前 最适合初学者学习和参考的项目 。

为什么说这个项目适合大数据初学者呢，可以通过观察项目的介绍文档，该项目包含了大数据学习必须要掌握的几种组件，包括 Hadoop，Hive，Spark，Flink，Kafka，Zookeeper，Flume，Sqoop，Azkaban，以及 Scala 函数式编程语言的教程 ，可谓是非常的系统全面

我们再借助谷歌插件 Octotree 观察项目的结构，可以看到该项目主要分为 code，notes，pictures，resources 四个目录

其中 code 目录主要用来存放各个组件使用相关的代码，正如统计的结果一样，这个项目中 Java 代码占了 94.8%，Scala 占了 5.2%，所以对于喜欢用 Java 编写代码的小伙伴们来说，这是一个不容错过的宝藏学习机会。

notes 部分主要存放相关组件的介绍和使用文档，其中 installation 子目录主要存放了相关组件编译，以及在Linux环境下各个组件的安装，单机/集群环境搭建的教程，我看过了内容，介绍的非常清晰详细。

另外两个目录 pictures 和 resources 就不做过多介绍了，一个是存放相关的图片教程，另一个是存放编写的代码中所需要用到的文本文件。

这个项目同样给力，是由 BAT 高级大数据架构师 王知无 创建的，该项目目前也已经斩获高达 5.2k star，是为数不多， 集基础学习和进阶实战 于一体的优质项目。

该项目按照大数据不同阶段的学习，所列举不同的文章干货

大数据开发基础篇

大数据框架学习篇

大数据开发实战进阶篇

大数据开发面试篇

从不同的分类足以见 王老师 的用心。同时，王知无前辈也是 51CTO 上的认证讲师，来看看官方的介绍 。

相信很多同学在学习大数据的过程中，不清楚 Java 需要学习哪些内容，掌握到什么程度，这个时候完全可以借鉴王老师的这个仓库内容。

同时，学习这个仓库的内容，可以学习到作者作为架构师本身对于 JVM，分布式理论和基础，大数据框架基石之网路通信Netty，以及各个框架的源码学习，可谓“ 真.宝藏仓库 ”

除了基础的理论学习以外，还有大量实战性的内容可以借鉴参考

以及大量的面试题，还有自己从零到大数据专家一路走来的心路历程，学习路径指南，和自己对于技术学习的一些深入思考，相信大家拜读过后一定能收获满满，

这个项目比较特殊，是一个国外开发者开源的项目，英文翻译过来的意思是“很棒的大数据”，实际上呢~他列举的是很多很棒的大数据框架、资源和其他很棒的精选列表。灵感来自 awesome-php 、 awesome-python 、 awesome-ruby 、 hadoopecosystemtable 和 big-data 。目前也已经斩获 10.2K 的 star，非常强势。

为了方便阅读，我将其全部翻译成中文进行展示。

我们跳转到 分布式编程，可以看到很多我们熟悉的技术，例如 Flink，Spark，Pig，MapReduce 等等 ....

亦或者“分布式文件系统”，我们所熟知的 HDFS，Kudu，GFS ...

点击对应的链接，可以跳转到对应的官方介绍页，方便我们减少搜索成本，快速了解不同领域大数据常用的技术组件，为我们之后做技术调研省了很多的时间。

让我厚颜无耻的夹带一下“私货”。这是我在今年年初的时候，创建的一个仓库，目前也已经有了快 200 的star 。从资历和star的数量显然不能跟前面几个大佬相比，但却是我第一次花费了大量精力，将一个项目像孩子一样进行“培养”。

为了设计一个好看的图标，还花了不少的精力。设置不同媒体平台的徽标设计，还参考了像 JavaGuide 这样的头部项目，也算是在亲力亲为的这个过程中，学到了不少东西。

可以放点内容给大家show一下

另外，我还开设了“福利”专栏，将自己学习过程中收集到的学习干货毫无保留地分享给大家，方便大家获取。

显而易见，这个是专注于 flink 学习的开源项目，其中的内容包含Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析等等，目前已经斩获了 10.5k 的 star，非常强势。

其维护的开发人员也是非常用心负责，一路跟随 flink 的版本，不停的在维护更新 。

同时，主要维护者 zisheng 还将 flink 的研究做到了极致，不仅有 flink 成体系的博客链接，还有对应的源码系列。

还自己创建了专栏《从1到100深入学习Flink》，并将大家学习过程中有疑惑的地方解决过程统一记录下来，方便有需要的同学查看。虽然是付费的星球专享，但我觉得是真的值！感兴趣的话大家可以自行去了解。

python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。

Python数据分析与挖掘技术概述

所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。

数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

预先善其事必先利其器

我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：

下面就说说这些模块的基础使用。

numpy模块安装与使用

安装：

下载地址是：

我这里下载的包是1.11.3版本，地址是：

下载好后，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"

安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，这样能够更好支持numpy

numpy简单使用

生成随机数

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代码：

下面看看pandas输出的结果， 这一行的数字第几列，第一列的数字是行数，定位一个通过第一行，第几列来定位：

常用方法如下：

下面看看pandas对数据的统计，下面就说说每一行的信息

转置功能：把行数转换为列数，把列数转换为行数，如下所示：

通过pandas导入数据

pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

CSV文件

csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列，比如我有五列数据，那么它就在prinit输出结果的时候，就显示五列

excel表格

依赖于xlrd模块，请安装它。

老样子，原滋原味的输出显示excel本来的结果，只不过在每一行的开头加上了一个行数

读取SQL

依赖于PyMySQL，所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候，需要制定两个参数，第一个是sql语句，第二个是sql连接实例。

读取HTML

依赖于lxml模块，请安装它。

对于HTTPS的网页，依赖于BeautifulSoup4，html5lib模块。

读取HTML只会读取HTML里的表格，也就是只读取

显示的是时候是通过python的列表展示，同时添加了行与列的标识

读取txt文件

输出显示的时候同时添加了行与列的标识

scipy

安装方法是先下载whl格式文件，然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是：

matplotlib 数据可视化分析

我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

下面请看代码：

下面说说修改图的样式

关于图形类型，有下面几种：

关于颜色，有下面几种：

关于形状，有下面几种：

我们还可以对图稍作修改，添加一些样式，下面修改圆点图为红色的点，代码如下：

我们还可以画虚线图，代码如下所示：

还可以给图添加上标题，x，y轴的标签,代码如下所示

直方图

利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

Y轴为出现的次数，X轴为这个数的值（或者是范围）

还可以指定直方图类型通过histtype参数：

图形区别语言无法描述很详细，大家可以自信尝试。

举个例子：

子图功能

什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。

我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：

我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下，这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。

先说说这个csv的文件结构，第一列是序号，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的阅读数，第四列是每篇评论数。

我们的需求就是把评论数作为Y轴，阅读数作为X轴，所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值，在对这一行的值做切片处理，获取下标为3（阅读数）和4（评论数）的值，但是，这里只是一行的值，我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数，那怎么办？聪明的你会说，我自定义2个列表，我遍历下这个csv文件，把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里，这不就行了嘛。呵呵，其实有一个更快捷的方法，那么就是使用T转置方法，这样再通过values方法，就能直接获取这一评论数和阅读数了，此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图，那么就OK了。了解思路后，那么就写吧。

下面看看代码：

HIVE大数据实战项目---用户行为分析

相关精彩专题链接： 数据成就更好的你

一、项目需求

本案例的数据为小程序运营数据，以行业常见指标对用户行为进行分析，包括UV、PV、新增用户分析、留存分析、复购分析等内容。

项目需求如下：

1.日访问量分析，并观察其走势

2.不同行为类型的访问量分析

3.一天中不同时间段的访问量分析（时间段按小时划分）

4.每日新增用户情况分析

5.用户留存分析

6.复购分析

7.商品排行榜分析

8.利用sqoop将数据分析结果导入mysql存储

二、数据介绍

1.用户行为信息表

2.查看具体的数据格式

a.用户信息：head -n 3 behavior.txt

b.去除首行，首行为标题行，hive导入数据时不需要此行：

sed -i "1d" behavior.txt

三、创建表

创建用户行为表(需结合数据格式)

四、用户行为分析：pv/uv

1.日访问量分析，并观察其走势

2.不同行为类型的访问量分析

3.一天中不同时间段的访问量分析（时间段按小时划分）

五、获客分析

获客分析：观察每日新增用户情况。新用户的定义：第一次访问网站

六、用户留存分析

留存定义：

1月1日，新增用户200人;

次日留存：第2天，1月2日，这200人里面有100人活跃，则次日留存率为：100 / 200 = 50%

2日留存：第3天，1月3日，这200名新增用户里面有80人活跃， 第3日新增留存率为:80/200 = 40%; 以此类推

留存分析结果如下：

例：2019-11-28日的新增7610个用户，次日这些新增用户有6026个再次访问网页，留存率为79.19%，第4天，有5980个用户再次访问，留存率为78.58%

七、复购分析

指在单位时间段内，重复购买率=再次购买人数/总购买人数。

例如在一个月内，有100个客户成交，其中有20个是回头客，则重复购买率为20%。

此处的回头客定义为：按天去重，即一个客户一天产生多笔交易付款，则算一次购买，除非在统计周期内另外一天也有购买的客户才是回头客。

1.用户的购买次数统计

2.复购率计算

八、商品排行榜信息

1.商品的销售数量top10，排名需考虑并列排名的情况

2.商品的浏览次数top10，排名需考虑并列排名的情况

3.商品的收藏次数top10,排名需考虑并列排名的情况

4.城市购买力排名

九、利用sqoop将数据分析结果导入mysql存储

1.在mysql创建一张表，字段类型、顺序都和hive中的表一样

2.测试sqoop连接mysql是否成功

3.利用sqoop将数据分析结果导入mysql存储

4.mysql中查询导入结果，看结果是否正确

实战篇--有关做大数据项目的开发流程

有关做大数据项目的开发流程

数据处理---后端调用---前端展示

下面这两种方式，区别就在于。

1）新数据的加入，影响有多大（想一下定死的东西和变动的东西的区别）

2）交互性也是一个关键的影响点

最重要的是，就是前端有什么功能模块有价值，有可看的地方，就得自己想了

1）可以从多维度出发。比如，总共100w数据，你能知道个总数，然后就没了（这个是一个维度）。在分个日期，是不是就知道日期的数据数量了（比单看一个总数有意义，从一个单纯的总数变成每个日期段的总数。这是两个维度）。然后再多个地区选择（可以看各个地区的情况。就是第三个维度了）。。。。。。还得结合用什么图表比较明显的突出

区别：

1）最大的区别是互不干扰，两个人同时可以同时开发一个项目

2）还得考虑版本问题（如本来用的web3.0，结果你换成web4.0来开发。版本不一样可能不兼容）

3）扩展功能也不方便（对于一体化（前后端不分离的来说），分离的话扩展就相对简便，后端就是后端，前端就是前端）

4）耦合度方面（开发效率、独立性、测试范围等）

比如有Tomcat、nginx服务器

大数据实战项目源码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大数据项目视频教程、大数据实战项目源码的信息别忘了在本站进行查找喔。