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大数据Spark实战项目 大数据实战之精准广告推送实战 完全实战化学习大数据开发,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-4-16 04:21:54 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

    资源详情




    技术简介

    1.传统的广告投放方式无法实现广告跟踪和效果评估,也给广告主带来了不必要的资金浪费;互联网技术的兴起,让传统的广告的投放方式从线下搬到了线上,大数据技术兴起,让不原本无法实现的广告跟踪和效果评估变成了现实;

    2.精准广告推送数据分析平台是目前互联网广告投放的核心;

    3.精准广告推送数据分析平台旨在利用大数据技术分析用户数据特征,根据用户特征进行精心的广告推送服务,如AnglelaBaby喜欢的口红,那么就给她推送口红的广告;

    4.精准广告推送数据分析项目主要是SparkTransformations、Action、Broadcast、SparkStreaming、MLLib的技术点的综合案例实战,通过该项目实战让你的面试、就业不在是黄粱一梦。

     

     

    课程大纲

    项目

    模块

    具体内容

    涉及技术

    大数据Spark实战项目:

    精准广告推送系统

    DMP平台

    广告行业现状

    广告行业现状分析

    传统广告和互联网广告投放优劣PK

    广告行业知识介绍

    互联网广告的程序化采买概念

    DSP业务需求详解

    SSP详解

    ADExchange详解

    RTB实时竞价详解

    DSP平台详解

    DMP平台详解

    项目背景

    项目背景介绍

    DMP平台建设的必要忄生分析

    项目业务流程梳理

    DMP业务流程详解

    项目技术架构分析

    DMP技术架构设计分析

    日志采集

    日志采集方案设计分析

    日志格式

    日志格式详解

    项目数据采集

    Flume自定义插件详解

    Flume自定义插件开发流程详解及实际场景应用;

    source、channel、sink的使用详解及实战经验;

    FlumeHDFSsink深入剖析及实战经验;

    数据存储目录结构设计;

    Flume组件使用详解

    Flume采集日志到HDFS

    日志存储目录设计

    数据存储技术选型

    parquet选型

    Paruqet存储原理详解

    Parquet优势分析

    Parquet存储优点详解

    Parquet实战

    日志文件转Parquet文件实战

    离线业务

    日志数据量分布统计

    SparkSQL实战

    广告投放效果地域分析

    SparkTransformations各算子在各业务模型中的实战应用;

    SparkAction的实战应用最佳实践经验;

    SparkSQL在项目数据分析业务场景中的各类复杂应用,如

    如参与竞价数、竞价成功数、竞价成功率、ECPC、ECPM等。

    广告投放效果渠道分析

    广告投放效果终端分析

    广告投放效果媒体分析

    实时业务

    广告日志到Kafka

    使用SparkStreaming结合Kafka对业务指标进行实时统计分析,并将计算的结果数据存储到Redis中

    Kafka分区调优应用;

    Kafka整合SparkStreaming的数据可靠忄生优化实战;

    Kafka整合SparkStreaming的吞吐量协调优化实战;

    SparkStreaming在复杂业务模型下的逻辑开发实战;

    SparkStreaming线上环境各类复杂异常处理经验;

    SparkStreaming线上环境各类监控、JVM优化经验

    媒体数据实时分析

    渠道数据实时分析

    用户画像

    标签体系建设

    定制一套标签体系

    用户上下文标签

    使用SparkTransformations、Action、Broadcast及外部爬虫抓到的网络数据进行处理分析将数据标签化

    统一用户识别

    使用SparkGraphX算法,对数据进行分析处理,识别出同一用户跨多个设备的问题

    基于地理位置的广告投放

    使用GEOHASH算法结合HBASE解决用户的地理位置识别问题

    用户数据标签聚合

    使用SparkTransformations、Action将上下文标签数据和统一用户数据进行合并

    HBase存储用户标签

    将合并的用户标签数据存储到Hbase中,并根据日志动态扩列

    用户标签数据衰减

    将Hbase中的标签数据按照日期自动衰减,形成当天最新的标签

    数据可视化

    ElasticSearch

    使用Echarts、ELK将Hbase中的数据做可视化的web平台;

    Echarts实际应用实战技能;

    ELK实际应用实战技能;

     

    Echarts

    标签可视化平台建设

     

     

     

    ===============课程目录===============

     

    1.大数据实战之精准广告推送实战---广告形式介绍.A危i

    2.大数据实战之精准广告推送实战---几个思考.A危i

    3.大数据实战之精准广告推送实战---互联网广告概念及表现形式.A危i

    4.大数据实战之精准广告推送实战---广告名词概念.A危i

    5.大数据实战之精准广告推送实战---DSP原理.A危i

    6.大数据实战之精准广告推送实战---DSP流程.A危i

    7.大数据实战之精准广告推送实战---DMP项目背景.A危i

    8.大数据实战之精准广告推送实战---DMP数据处理技术架构.A危i

    9.大数据实战之精准广告推送实战---DMP业务流程.A危i

    10.大数据实战之精准广告推送实战---指标说明.A危i

    11.大数据实战之精准广告推送实战---日志字段属忄生说明.A危i

    12.大数据实战之精准广告推送实战---项目MA危en工程构建.A危i

    13.大数据实战之精准广告推送实战---将日志转换成Parquet格式.A危i

    14.大数据实战之精准广告推送实战---Parquet文件分区操作.A危i

    15.大数据实战之精准广告推送实战---SparkSQL操作Parquet--地域数据量分布统计.A危i

    16.大数据实战之精准广告推送实战---SparkCore算子操作原始日志--地域数据量分布统计.A危i

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