spark2.x視頻百度云基于hadoop+lua大型反爬蟲項目實戰教程
一、spark2對于實時大數據處理分析的優勢
Spark還沒有面世之前，這個行當里面一般使用hadoop進行海量數據的存儲，然后再借助其他技術對那些沒有實時性要求的數據，能夠很好的進行清洗和處理。
但是對那些實時性要求比較高的數據hadoop就無能為力了，顯得有些吃力，因此spark才應運而生，spark的優勢就是能夠進行實時數據的高效處理和高效計算以及流數據的高效處理，這是其他框架技術所不具備的優勢。
根據后續的對該框架的技術測試顯示，該技術的處理實時實時數據的優勢是hadoop的三倍之多，尤其是在當今互聯網大爆發的年代，數據量的急劇大增以及實時性的要求越來越高，迫使spark2慢慢地成為大數據的主流技術，能夠輕松地應對高實時性高復雜度高實施交互計算等復雜業務場景。
二、大型spark2.x大數據反爬蟲項目實戰教程信息
1、課程大小：15.41GB
2、課程課時：共計168課時 40小時錄播時長
3、播放格式：（.avi視頻格式）百度云網盤在線播放、下載視頻播放器播放、不加密
4、課程板塊：反爬項目架構構建與前置技術儲備、海量大數據采集清洗與預處理、反爬架構搭建與反爬識別和爬蟲過濾、數據分析與離線數據計算整理
5、技術架構：spark2.x+sparkstreaming+lua+kafka+hadoop+redis+nginx+mysql
7、課件說明：教程課程涵蓋素材資料包、項目代碼、筆記資料、腳本程序、數據集
8、版本說明：spark2.x版本
9、以下是spark2.x視頻百度云教程具體課程介紹
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三、反爬項目架構構建與前置技術儲備視頻教程（34課時）
1）反爬大數據項目架構剖析
2）項目功能與背景剖析
3）反爬業務邏輯分析
4）spark大型項目架構環境搭建
5）大數據清洗處理與可視化流程
6）大數據相關技術選型。
7）爬蟲識別爬蟲規劃與反爬策略
8）相關前置技術解析
9）lua與openresty在本項目中的應用
10）lua的基本入門兒與腳本編寫
11）lua基礎語法與基本運算
12）lua分支函數與循環判斷
13）lua腳本開發與數據讀取。
圖一：反爬項目架構構建與前置技術儲備
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四、海量大數據采集清洗與預處理視頻教程（72課時）
1）spark2.x反爬蟲項目整合kafka做數據處理準備
2）lua中應用kafka處理數據
3）lua編寫腳本應用kafka采集數據
4）sparkstreaming流處理數據
5）數據處理思路與數據預處理寫入
6）應用redis和mysql做數據寫入的持久化存儲
7）將得到的數據進行清洗
8）spark2數據過濾與脫敏
9）數據解析與展現
10）數據前端頁面可視化
11）數據的鏈路監控與師生。
12）數據統計與封裝
13）數據推送
圖二：海量大數據采集清洗與預處理（一）
圖三：海量大數據采集清洗與預處理（二）
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五、spark反爬架構搭建與反爬識別和爬蟲過濾視頻教程（53課時）
1）spark2.x項目中如何識別外來的爬蟲
2）識別外來的爬蟲總體流程分析與代碼實現
3）爬蟲過濾規則編寫
4）通過IP地址識別外在爬蟲
5）項目頁面兒設置訪問頻率與時間間隔
6）項目頁面設置訪問次數限制
7）如何正確的判斷是無用的爬蟲程序
8）通過設置各種指標來識別外在的爬蟲
9）對頁面的訪問請求IP地址進行打分
10）根據權重判斷是否是外在的爬蟲
11）正確識別非爬蟲的程序
12）將識別到的爬蟲進行匯總寫入到redis存儲
13）爬蟲計算與統計
14）外在爬蟲程序監控與識別。
圖四：反爬架構搭建與反爬識別和爬蟲過濾
六、數據分析與離線數據計算整理視頻教程
1）運用spqrk技術對數據進行實時計算和離線計算統計
2）將收集到的本地的數據進行處理然后和注冊
3）根據某些計算指標對spark2.x大數據進行處理
4）數據轉換率統計。
5）大數據離線計算整體流程剖析
6）離線計算業務邏輯實現
7）離線計算代碼實現與測試。
8）離線計算性能測試。
9）課程尾聲回顧與總結。
圖五：數據分析與離線數據計算整理
圖六：spark2項目代碼、筆記資料、腳本程序、數據集
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spark sql視頻教程基于spark sql 原理講解的全套教程
本篇文章標題：spark2.x視頻百度云基于hadoop+lua大型反爬蟲項目實戰教程
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