項目1　廣告流量檢測違規(guī)識別流程分析　1

【教學目標】　1

【思維導圖】　1

【項目背景】　2

【項目目標】　2

【目標分析】　2

【知識準備】　2

一、認識大數(shù)據(jù)　2

（一）大數(shù)據(jù)的概念　3

（二）大數(shù)據(jù)的特征　3

二、認識大數(shù)據(jù)分析　4

（一）大數(shù)據(jù)分析的概念　4

（二）大數(shù)據(jù)分析的流程　5

（三）大數(shù)據(jù)分析的工具　6

【項目實施】　7

任務一　了解正常的廣告投放流程　7

任務二　了解廣告流量違規(guī)現(xiàn)狀　8

任務三　了解廣告流量常見違規(guī)方式　9

任務四　了解識別虛假流量的常見維度　9

（一）基本屬性　9

（二）產(chǎn)品參與度　10

任務五　廣告流量檢測違規(guī)識別流程分析　11

【項目總結】　12

項目2　Spark大數(shù)據(jù)環(huán)境安裝搭建　13

【教學目標】　13

【思維導圖】　13

【項目背景】　14

【項目目標】　14

【目標分析】　14

【知識準備】　14

一、Hadoop大數(shù)據(jù)框架　14

（一）Hadoop簡介　14

（二）Hadoop的發(fā)展歷程　15

（三）Hadoop的特點　16

（四）Hadoop生態(tài)系統(tǒng)　16

（五）Hadoop的應用場景　17

二、Hive數(shù)據(jù)倉庫工具　18

（一）Hive簡介　18

（二）Hive的特點　18

（三）Hive的應用場景　19

（四）Hive與關系數(shù)據(jù)庫的區(qū)別　19

三、Spark分布式計算框架　20

（一）Spark簡介　20

（二）Spark的發(fā)展歷程　21

（三）Spark的特點　21

（四）Spark生態(tài)系統(tǒng)　23

（五）Spark的應用場景　24

【項目實施】　24

任務一　安裝搭建Hadoop集群　24

（一）創(chuàng)建Linux虛擬機　26

（二）設置固定IP地址　31

（三）遠程連接虛擬機　33

（四）配置本地yum源及安裝常用軟件　36

（五）在Linux系統(tǒng)下安裝Java　40

（六）修改配置文件　41

（七）克隆虛擬機　45

（八）配置SSH免密登錄　48

（九）配置時間同步服務　49

（十）添加地址映射　52

（十一）啟動關閉集群　52

任務二　安裝搭建Hive　54

（一）安裝MySQL　54

（二）下載和安裝Hive　59

（三）修改Hive配置文件　59

（四）設置環(huán)境變量　60

（五）初始化元數(shù)據(jù)庫與啟動Hive　61

任務三　安裝搭建Spark集群　62

（一）解壓并配置Spark集群　62

（二）啟動Spark集群　63

（三）查看Spark監(jiān)控服務　64

【項目總結】　65

【技能拓展】　65

【知識測試】　66

【技能測試】　67

測試　修改master虛擬機的IP地址　67

項目3　基于Hive實現(xiàn)廣告流量檢測數(shù)據(jù)存儲　69

【教學目標】　69

【思維導圖】　70

【項目背景】　70

【項目目標】　71

【目標分析】　71

【知識準備】　71

一、了解Hive中的數(shù)據(jù)類型　71

二、創(chuàng)建與管理數(shù)據(jù)庫　72

（一）創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫語法格式　72

（二）刪除數(shù)據(jù)庫語法格式　73

（三）更改數(shù)據(jù)庫語法格式　74

（四）使用數(shù)據(jù)庫語法格式　74

三、創(chuàng)建表　74

（一）創(chuàng)建內(nèi)部表　76

（二）創(chuàng)建外部表　77

（三）創(chuàng)建分區(qū)表　79

（四）創(chuàng)建桶表　79

四、修改表　80

五、導入數(shù)據(jù)至Hive表　83

（一）將文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)導入Hive表　83

（二）通過查詢語句向表中插入數(shù)據(jù)　84

六、導出Hive表中的數(shù)據(jù)　87

（一）將Hive表中的數(shù)據(jù)導出至本地文件系統(tǒng)　87

（二）將Hive表中的數(shù)據(jù)導出至HDFS　87

【項目實施】　88

任務一　創(chuàng)建數(shù)據(jù)表　88

（一）數(shù)據(jù)字段說明　88

（二）創(chuàng)建Hive表　89

任務二　導入數(shù)據(jù)至Hive表　92

【項目總結】　93

【技能拓展】　93

【知識測試】　95

【技能測試】　96

測試　某連鎖咖啡店經(jīng)營情況數(shù)據(jù)存儲　96

項目4　基于Spark SQL實現(xiàn)廣告流量檢測數(shù)據(jù)探索分析　98

【教學目標】　98

【思維導圖】　99

【項目背景】　99

【項目目標】　99

【目標分析】　100

【知識準備】　100

一、認識Spark　SQL框架　100

（一）Spark　SQL簡介　100

（二）配置Spark　SQL CLI　102

（三）Spark　SQL與Shell交互　103

二、創(chuàng)建DataFrame對象　103

（一）通過結構化數(shù)據(jù)文件創(chuàng)建DataFrame　104

（二）通過外部數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建DataFrame　105

（三）通過RDD創(chuàng)建DataFrame　105

（四）通過Hive表創(chuàng)建DataFrame　106

三、查看DataFrame數(shù)據(jù)　107

（一）printSchema()：輸出數(shù)據(jù)模式　108

（二）show()：查看數(shù)據(jù)　108

（三）first()、head()、take()、takeAsList()：獲取若干行記錄　109

四、掌握DataFrame行列表查詢操作　110

（一）條件查詢　111

（二）查詢指定字段的數(shù)據(jù)信息　111

（三）查詢指定行數(shù)的數(shù)據(jù)　113

（四）排序查詢　114

（五）分組查詢　115

【項目實施】　116

任務一　讀取數(shù)據(jù)創(chuàng)建DataFrame對象　116

任務二　簡單查詢DataFrame數(shù)據(jù)　116

（一）查詢數(shù)據(jù)記錄數(shù)　116

（二）查詢數(shù)據(jù)缺失值　117

任務三　探索分析日流量特征　119

任務四　探索分析IP地址的訪問次數(shù)特征　120

任務五　探索分析虛假流量數(shù)據(jù)特征　120

【項目總結】　124

【技能拓展】　124

【知識測試】　125

【技能測試】　126

測試1　使用DataFrame查詢操作分析員工基本信息　126

測試2　使用DataFrame查詢操作分析圖書信息　127

項目5　基于Spark SQL實現(xiàn)廣告流量檢測數(shù)據(jù)預處理　129

【教學目標】　129

【思維導圖】　130

【項目背景】　130

【項目目標】　130

【目標分析】　130

【知識準備】　131

一、掌握DataFrame行列表增、刪操作　131

（一）新增數(shù)據(jù)列　131

（二）刪除數(shù)據(jù)列　132

二、創(chuàng)建與使用用戶自定義函數(shù)　133

三、掌握DataFrame表聯(lián)合操作　135

（一）5種join()方法　135

（二）根據(jù)特定字段進行表聯(lián)合操作　136

（三）指定類型進行表聯(lián)合操作　137

（四）使用Column類型進行表聯(lián)合操作　137

四、掌握DataFrame行列表輸出操作　138

（一）保存為文件　138

（二）保存為持久化的表　139

【項目實施】　140

任務一　使用drop語句刪除數(shù)據(jù)　140

任務二　自定義函數(shù)構建關鍵特征　140

（一）劃分時間區(qū)間　141

（二）構建關鍵特征并保存至Hive表中　142

任務三　保存DataFrame數(shù)據(jù)至Hive表中　143

【項目總結】　144

【技能拓展】　144

【知識測試】　145

【技能測試】　146

測試　基于Hive的人力資源系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理　146

項目6　基于Spark MLlib實現(xiàn)廣告流量檢測違規(guī)識別模型構建與評估　149

【教學目標】　149

【思維導圖】　150

【項目背景】　150

【項目目標】　151

【目標分析】　151

【知識準備】　151

一、認識Spark　MLlib算法庫　151

（一）了解機器學習算法　152

（二）Spark　MLlib簡介　154

二、掌握Spark　MLlib中的算法與算法包　155

（一）數(shù)據(jù)類型　155

（二）基本統(tǒng)計　155

（三）管道　157

（四）特征提取　158

（五）特征處理　160

（六）回歸　163

（七）分類　165

（八）聚類　169

（九）關聯(lián)規(guī)則　170

（十）智能推薦　171

三、掌握Spark　MLlib的評估器與模型評估　173

【項目實施】　175

任務一　數(shù)據(jù)歸一化　175

任務二　構建建模樣本　176

任務三　使用spark.ml.classification模塊構建分類模型　176

（一）使用邏輯回歸算法實現(xiàn)廣告流量檢測違規(guī)識別　176

（二）使用隨機森林算法實現(xiàn)廣告流量檢測違規(guī)識別　177

任務四　使用評估器實現(xiàn)模型評估　178

（一）模型評估　178

（二）模型評估結果對比　179

【項目總結】　179

【技能拓展】　179

【知識測試】　181

【技能測試】　182

測試　基于Spark MLlib實現(xiàn)新聞分類　182

項目7　基于Spark開發(fā)環(huán)境實現(xiàn)廣告流量檢測違規(guī)識別　184

【教學目標】　184

【思維導圖】　184

【項目背景】　185

【項目目標】　185

【目標分析】　185

【知識準備】　185

一、搭建Java開發(fā)環(huán)境　185

（一）安裝JDK　8　185

（二）設置環(huán)境變量　187

二、搭建Spark開發(fā)環(huán)境　189

（一）下載與安裝IntelliJ　IDEA　189

（二）Scala插件安裝與使用　192

（三）在IntelliJ　IDEA中配置Spark運行環(huán)境　196

（四）運行Spark程序　198

【項目實施】　206

任務一　開發(fā)環(huán)境下實現(xiàn)流量數(shù)據(jù)違規(guī)識別　206

（一）集群連接參數(shù)設置　206

（二）封裝代碼　207

（三）運行Spark程序　210

任務二　模型應用　210

【項目總結】　211

【技能拓展】　212

【知識測試】　214

【技能測試】　215

測試　農(nóng)產(chǎn)品銷售分析　215

項目8　基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺實現(xiàn)廣告流量檢測違規(guī)識別　217

【教學目標】　217

【思維導圖】　217

【項目背景】　218

【項目目標】　218

【目標分析】　218

【知識準備】　218

平臺簡介　218

（一）共享庫　219

（二）數(shù)據(jù)連接　219

（三）數(shù)據(jù)集　220

（四）我的工程　220

（五）個人組件　223

【項目實施】　224

任務　快速構建廣告流量檢測違規(guī)識別工程　224

（一）數(shù)據(jù)源配置　225

（二）數(shù)據(jù)處理　227

（三）模型構建與評估　232

【項目總結】　235

參考文獻　236