Spark电商项目实战：优化思路解析

本项目针对电商平台日志数据展开分析，涵盖从Web资源分析、日志获取到数据处理的全流程。通过对海量日志数据的深度挖掘，揭示用户行为模式，为电商平台运营决策提供数据支持。

该资源提供了一套基于 Spark 框架构建的电商推荐系统源码，可用于学习和实践个性化推荐算法。

提供了搭建电商首页所需的SQL脚本。

电子商务系统是一个涵盖商品展示、用户注册、购物车管理、订单处理和支付结算等多方面功能的复杂应用程序。每个环节都依赖于广泛的IT知识，包括前端开发（HTML、CSS、JavaScript，React、Vue、Angular等框架）、后端开发（Java、Python、Node.js，Spring Boot、Django、Flask等）、数据库设计（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）、安全性（HTTPS加密、哈希算法存储密码、防止SQL注入和XSS攻击）、购物车功能（实时更新商品数量与价格）、支付集成（第三方支付平台如支付宝、微信支付）、订单处理（库存检查、物流跟踪、实时状态更新）以及用户认证与权限管理。

Caraft 电商网站是一款功能齐全的网上购物平台，提供流畅的用户体验。 该网站分为前台和后台模块。前台模块面向消费者，提供用户注册、登录、商品浏览、购物车的商品挑选和购买等功能。后台模块用于商品管理，支持新增、删除、修改和查询商品信息，同时管理用户注册信息。

本课程设计涵盖了一个功能完备的购物网站搭建过程，从用户浏览商品、下单购买，到管理员后台进行商品管理和订单处理，运用 ASP 技术实现网站前后端的无缝衔接。

某电商网站进行日志处理项目，使用hadoop、hive、hbase进行ETL清洗和MR分析，最终将分析结果存入mysql数据库。

实时推荐系统的设计包括使用flink、hbase、kafka、mysql和redis等技术，通过查询用户的评分和商品信息，结合相似度计算和历史数据分析，实现个性化推荐。系统通过内存加载和数据统计，对热门商品进行排序和推荐。

项目包含以下功能： input 文件夹: 存放项目所需数据源。 wordcount: 统计每个单词出现的总次数。 count 和 count1: 分别使用 DataFrame 和 RDD 统计人口性别和身高数据。 demo1: 分析最受欢迎老师的数据。 demo2: 对多个文件进行去重并合并。 demo3: 计算年度最高温度。