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Flink綜合案例Flink綜合案例--對用戶購物數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析1數(shù)據(jù)集——編寫程序，實(shí)時(shí)產(chǎn)生符合該結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，并生產(chǎn)到Kafka中1）user_id|買家id2）item_id|商品id3）category_id|商品類別id4）action|行為,0表示點(diǎn)擊，1表示加入購物車，2表示購買，3表示收藏商品5）age_range|買家年齡分段7.gender|性別:0表示女性，1表示男性，2和NULL表示未知6）province|收獲地址省份Flink綜合案例--對用戶購物數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析2對Kafka中的數(shù)據(jù)，運(yùn)用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)分析1）商品維度2）用戶維度3）品類維度4）地域維度Flink綜合案例—對用戶購物數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析3相關(guān)技術(shù)操作系統(tǒng)：Linux、WindowsHadoop版本：2.6.0或以上版本運(yùn)行中需要Yarn,所以需要HadoopJDK版本：1.8Scala版本：2.12.0Kafka版本：2.12-2.3.0Flink版本：1.10.0Flink綜合案例—對用戶購物數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析4-1以用戶維度為例分析：1）活動(dòng)開始后的總點(diǎn)擊人數(shù)2）總關(guān)注人數(shù)3）總購買人數(shù)4）銷售轉(zhuǎn)化率Flink綜合案例—對用戶購物數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析4-2以商品維度為例分析：1）商品分析-活動(dòng)開始后點(diǎn)擊商品Top52）商品分析-活動(dòng)開始后銷售商品Top53）商品分析-活動(dòng)開始后關(guān)注商品Top5Flink綜合案例—對用戶購物數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析4-3以品類維度為例分析：1）品類分析-過去1分鐘被點(diǎn)擊次數(shù)最多的品類Top10Flink綜合案例—對用戶購物數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析4-4

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