spark2.x视频百度云基于hadoop+lua大型反爬虫项目实战教程

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一、spark2对于实时大数据处理分析的优势

Spark还没有面世之前,这个行当里面一般使用hadoop进行海量数据的存储,然后再借助其他技术对那些没有实时性要求的数据,能够很好的进行清洗和处理。

但是对那些实时性要求比较高的数据hadoop就无能为力了,显得有些吃力,因此spark才应运而生,spark的优势就是能够进行实时数据的高效处理和高效计算以及流数据的高效处理,这是其他框架技术所不具备的优势。

根据后续的对该框架的技术测试显示,该技术的处理实时实时数据的优势是hadoop的三倍之多,尤其是在当今互联网大爆发的年代,数据量的急剧大增以及实时性的要求越来越高,迫使spark2慢慢地成为大数据的主流技术,能够轻松地应对高实时性高复杂度高实施交互计算等复杂业务场景。

二、大型spark2.x大数据反爬虫项目实战教程信息

1、课程大小:15.41GB

2、课程课时:共计168课时 40小时录播时长

3、播放格式:(.avi视频格式)百度云网盘在线播放、下载视频播放器播放、不加密

4、课程板块:反爬项目架构构建与前置技术储备、海量大数据采集清洗与预处理、反爬架构搭建与反爬识别和爬虫过滤、数据分析与离线数据计算整理

5、技术架构:spark2.x+sparkstreaming+lua+kafka+hadoop+redis+nginx+mysql

7、课件说明:教程课程涵盖素材资料包、项目代码、笔记资料、脚本程序、数据集

8、版本说明:spark2.x版本

9、以下是spark2.x视频百度云教程具体课程介绍

扩展阅读:

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Spark入门详解

三、反爬项目架构构建与前置技术储备视频教程(34课时)

1)反爬大数据项目架构剖析

2)项目功能与背景剖析

3)反爬业务逻辑分析

4)spark大型项目架构环境搭建

5)大数据清洗处理与可视化流程

6)大数据相关技术选型。

7)爬虫识别爬虫规划与反爬策略

8)相关前置技术解析

9)lua与openresty在本项目中的应用

10)lua的基本入门儿与脚本编写

11)lua基础语法与基本运算

12)lua分支函数与循环判断

13)lua脚本开发与数据读取。

反爬项目架构构建与前置技术储备

图一:反爬项目架构构建与前置技术储备

扩展阅读:

Spark2.X傻瓜教程(一站式全链路轻松上手Spark)

Spark大型项目实战专题

【spark项目实例代码】

四、海量大数据采集清洗与预处理视频教程(72课时)

1)spark2.x反爬虫项目整合kafka做数据处理准备

2)lua中应用kafka处理数据

3)lua编写脚本应用kafka采集数据

4)sparkstreaming流处理数据

5)数据处理思路与数据预处理写入

6)应用redis和mysql做数据写入的持久化存储

7)将得到的数据进行清洗

8)spark2数据过滤与脱敏

9)数据解析与展现

10)数据前端页面可视化

11)数据的链路监控与师生。

12)数据统计与封装

13)数据推送

海量大数据采集清洗与预处理

图二:海量大数据采集清洗与预处理(一)

海量大数据采集清洗与预处理(二)

图三:海量大数据采集清洗与预处理(二)

扩展阅读:

与Hadoop 对比,如何看待 Spark 技术?

Spark项目实战:大数据实时流处理日志(非常详细)

Spark是什么、能干什么、特点-一目了然

五、spark反爬架构搭建与反爬识别和爬虫过滤视频教程(53课时)

1)spark2.x项目中如何识别外来的爬虫

2)识别外来的爬虫总体流程分析与代码实现

3)爬虫过滤规则编写

4)通过IP地址识别外在爬虫

5)项目页面儿设置访问频率与时间间隔

6)项目页面设置访问次数限制

7)如何正确的判断是无用的爬虫程序

8)通过设置各种指标来识别外在的爬虫

9)对页面的访问请求IP地址进行打分

10)根据权重判断是否是外在的爬虫

11)正确识别非爬虫的程序

12)将识别到的爬虫进行汇总写入到redis存储

13)爬虫计算与统计

14)外在爬虫程序监控与识别。

反爬架构搭建与反爬识别和爬虫过滤

图四:反爬架构搭建与反爬识别和爬虫过滤

六、数据分析与离线数据计算整理视频教程

1)运用spqrk技术对数据进行实时计算和离线计算统计

2)将收集到的本地的数据进行处理然后和注册

3)根据某些计算指标对spark2.x大数据进行处理

4)数据转换率统计。

5)大数据离线计算整体流程剖析

6)离线计算业务逻辑实现

7)离线计算代码实现与测试。

8)离线计算性能测试。

9)课程尾声回顾与总结。

数据分析与离线数据计算整理

图五:数据分析与离线数据计算整理

项目代码、笔记资料、脚本程序、数据集

图六:spark2项目代码、笔记资料、脚本程序、数据集

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