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mksz410 - Spark+ElasticSearch 构建电商用户标签系统实现精准营销

体系课
课程简介

这门课解决什么真实工作场景 在电商或内容平台的运营与数据团队中,有一个高频痛点:用户行为数据分散在多个系统里,标签体系陈旧,导致营销推送千人一面,转化率逐年下滑。传统的 Hive 离线数仓构建用户画像周期长、滞后性明显,难以应对实时性要求较高的场景。这门课的核心价值,在于打通从数据源到精准触达的完整链路——它不教你泛泛的大数据概念,而是聚焦于如何用 Spa…

已有 0 人浏览 发布 2026-10-17 更新 2026-10-18

这门课解决什么真实工作场景

在电商或内容平台的运营与数据团队中,有一个高频痛点:用户行为数据分散在多个系统里,标签体系陈旧,导致营销推送千人一面,转化率逐年下滑。传统的 Hive 离线数仓构建用户画像周期长、滞后性明显,难以应对实时性要求较高的场景。这门课的核心价值,在于打通从数据源到精准触达的完整链路——它不教你泛泛的大数据概念,而是聚焦于如何用 Spark 处理海量日志与交易数据,并利用 ElasticSearch 的倒排索引能力,实现毫秒级的用户标签检索与分层。

课程围绕「构建电商用户标签系统」这一具体项目展开,还原了企业级数据中台的典型开发流程。你会接触到用户行为埋点数据的清洗、特征工程中的标签提取(如 RFM 模型在 Spark 中的实现)、以及标签数据写入 ES 后的查询优化。对于从事数据开发、算法工程或需要懂技术的运营人员来说,这门课填补了「理论懂但落地难」的空白,让你能独立设计一套可落地的标签服务架构。

适合什么基础,建议先看哪几块

本课程属于进阶实战类,不适合零基础小白。它假设读者已经具备 Java/Scala 编程基础,熟悉 Linux 常用命令,并了解 Hadoop 生态圈的基本组件(如 HDFS、YARN)的工作原理。如果你对 MapReduce 的理解仅停留在概念层面,建议先补充相关背景,否则在学习 Spark 核心编程时会感到吃力。

学习路径上,建议优先关注两大核心模块:一是 Spark 数据处理部分,重点理解 DataFrame API 的操作与 RDD 转换,这是标签计算的引擎基础;二是 ElasticSearch 集成部分,掌握如何通过 Spark 将清洗后的标签数据批量写入 ES,以及如何通过 ES 进行多维度的标签组合查询。这两部分是整个系统的骨架。资料包中的配套代码和项目文档是你练习的主阵地,不要只看视频,务必亲手复现从数据接入到标签生成的完整 ETL 过程,特别是参数调优和错误排查环节,这些经验才是课程真正的附加值。

学完能独立做什么

完成课程学习并消化配套资料后,你将具备独立搭建中小型用户标签系统的能力。具体表现为:能够使用 Spark SQL 或 DataFrame 对亿级用户行为数据进行清洗和特征提取,输出标准化的用户标签表;能够设计 ElasticSearch 索引结构,支持基于标签组合的实时用户圈选,例如「近30天高活跃且对数码品类感兴趣」的用户群体查询;能够编写标签更新任务,实现 T+1 或准实时的标签刷新。此外,你还能理解标签系统与上游数仓、下游营销平台之间的数据交互规范,为后续引入机器学习算法进行预测性标签建模打下坚实基础。

mksz410 - Spark+ElasticSearch 构建电商用户标签系统实现精准营销

课程目录

第1章 课程介绍与学习指南/
1-1 课程导学(微信-rmshou-收集整理).mp4
第2章 开发环境与技术栈介绍/
2-1 开发环境---virtualbox介绍(微信-rmshou-收集整理) (2).mp4
2-2 开发环境---docker介绍(微信-rmshou-收集整理) (2).mp4
2-3 开发环境---虚拟机与docker容器技术的对比(微信-rmshou-收集整理) (2).mp4
2-4 开发环境---vagrant介绍(微信-rmshou-收集整理) (2).mp4
2-5 itag项目的技术栈介绍(微信-rmshou-收集整理) (2).mp4
第3章 大数据环境搭建/
3-1 作业讲解(微信-rmshou-收集整理).mp4
3-11 docker 和 docker-compose 小试牛刀(微信-rmshou-收集整理).mp4
3-12 大数据环境安装(微信-rmshou-收集整理).mp4
3-13 大数据环境验证与测试(微信-rmshou-收集整理).mp4
3-14 docker-composeyml讲解(微信-rmshou-收集整理).mp4
3-15 本章作业(微信-rmshou-收集整理).mp4
3-16 【问答补充】事先用docker建立es_network网络(微信-rmshou-收集整理).mp4
3-2 virtualbox , vagrant 你安装好了吗?(微信-rmshou-收集整理).png
3-3 virtualbox安装ubuntu(微信-rmshou-收集整理).mp4
3-4 ubuntu系统的启动与验证(微信-rmshou-收集整理).mp4
3-5 vagrant创建虚拟机环境(微信-rmshou-收集整理).mp4
3-6 用vagrantfile进行详细设置(微信-rmshou-收集整理).mp4
3-8 Docker安装以及使用的小贴士(微信-rmshou-收集整理).png
3-9 老师,为什么我的docker-compose启动不了呢?(微信-rmshou-收集整理).png
第4章 itag用户标签系统介绍/
4-1 前章作业重难点回顾及问题答疑(微信-rmshou-收集整理).mp4
4-2 现有业务介绍(微信-rmshou-收集整理).mp4
4-3 花三分钟聊一下用户画像(微信-rmshou-收集整理).mp4
4-4 主要数据库及表结构介绍(微信-rmshou-收集整理).mp4
4-5 itag系统介绍、用它来干什么?(微信-rmshou-收集整理).mp4
4-6 本章作业(微信-rmshou-收集整理).mp4
第5章 数据同步/
5-1 作业答疑、本章内容大纲介绍(微信-rmshou-收集整理).mp4
5-10 sqoop 安装及mysql 数据导入脚本(微信-rmshou-收集整理).png
5-11 hiver-server中安装sqoop,替换apt源(微信-rmshou-收集整理).png
5-12 sqoop 将mysql数据导入到hive(微信-rmshou-收集整理).mp4
5-2 sqoop简单介绍(微信-rmshou-收集整理).mp4
5-3 数据同步架构的10版本(微信-rmshou-收集整理).mp4
5-4 数据同步架构20及两个拓展问题的解决(微信-rmshou-收集整理).mp4
5-5 Hive简介及架构(微信-rmshou-收集整理).mp4
5-6 Hive实操(一)及docker 文件拷贝(微信-rmshou-收集整理).mp4
5-7 Hive实操(二)及面试题讲解(微信-rmshou-收集整理).mp4
5-8 Hive外部表介绍(微信-rmshou-收集整理).mp4
5-9 sqoop 安装与配置(微信-rmshou-收集整理).mp4
第6章 数据清洗/
6-1 数据平台是什么?包含哪些节点(微信-rmshou-收集整理).mp4
6-10 老师,我的代码本地运行报错,winutils.exe 找不到(微信-rmshou-收集整理).png
6-11 Spark SQL 处理ETL任务及本章作业(微信-rmshou-收集整理).mp4
6-2 数据血缘有什么用?如何保证?(微信-rmshou-收集整理).mp4
6-3 数据分层的原因、规划以及真实项目经验分享(微信-rmshou-收集整理).mp4
6-4 准备测试数据(微信-rmshou-收集整理).mp4
6-7 Spark 清洗任务的JAVA实现(微信-rmshou-收集整理).mp4
6-8 准备scala开发环境(微信-rmshou-收集整理).mp4
6-9 Spark 清洗任务的Scala实现(微信-rmshou-收集整理).mp4
同类型课程.jpg
第7章 指标算法及标签ETL/
7-1 内容介绍及虚拟环境的管理(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-10 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(下)(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-11 漏斗指标实现思路及指标算法的测试验证(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-12 ES环境创建及Spark操作ES演示(上)(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-13 ES环境创建及Spark操作ES演示(下)(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-14 ES mapping 设计思路及JavaBean实现(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-15 ES 操作及命令(微信-rmshou-收集整理).png
7-16 标签ETL代码实现(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-17 ES数据查询及ETL结果验证(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-18 标签清洗算法(微信-rmshou-收集整理).png
7-2 指标算法说明及环境准备(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-3 数据大盘算法指标(微信-rmshou-收集整理).png
7-4 会员性别指标算法及ETL结果的ORM操作(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-5 注册渠道、是否关注指标实现及IF函数的用法(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-6 用户热度指标实现及crossjoin的一些思考(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-7 环比指标的实现(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-8 提醒类指标实现(微信-rmshou-收集整理).mp4
7-9 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(上)(微信-rmshou-收集整理).mp4
第8章 itag UI/
8-1 本章介绍(微信-rmshou-收集整理).mp4
8-2 springboot及项目结构介绍(微信-rmshou-收集整理).mp4
8-3 DSL查询语句演练(微信-rmshou-收集整理).mp4
8-4 标签页面前端技术介绍及数据结构推导(微信-rmshou-收集整理).mp4
8-5 前端代码实现思路及演示(微信-rmshou-收集整理).mp4
8-6 后端DSL代码拼接及文件下载实现(上)(微信-rmshou-收集整理).mp4
8-7 后端DSL代码拼接及文件下载实现(下)(微信-rmshou-收集整理).mp4
8-8 DSL语句验证和标签管理功能的思路(微信-rmshou-收集整理).mp4
8-9 springboot 多环境配置项指定及ETL结果存储的思路(微信-rmshou-收集整理).mp4
第9章 课程总结/
9-1 docker补充及数仓topic分享(微信-rmshou-收集整理).mp4
9-2 订单宽表及hive视图的作用(微信-rmshou-收集整理).mp4
9-3 spark 执行过程分析-logical plan(微信-rmshou-收集整理).mp4
9-4 利用logicalplan 采集元数据信息(微信-rmshou-收集整理).mp4
9-5 简短的课程总结(微信-rmshou-收集整理).mp4
课程资料/
代码资料.zip
核对章节.txt

来源:会员库 / MK实战课(一部分是老课) / 课程盒子4-mksz400至499|来源链接:http://192.144.226.58:3567/browse?source=vip&path=%2FMK%E5%AE%9E%E6%88%98%E8%AF%BE%EF%BC%88%E4%B8%80%E9%83%A8%E5%88%86%E6%98%AF%E8%80%81%E8%AF%BE%EF%BC%89%2F%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E7%9B%92%E5%AD%904-mksz400%E8%87%B3499%2Fmksz410+-+Spark%2BElasticSearch+%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%94%B5%E5%95%86%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%A0%87%E7%AD%BE%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E7%B2%BE%E5%87%86%E8%90%A5%E9%94%80

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