Spark大型项目实战—基于spark电商用户可视化行为分析大数据平台开发实战.zip该平台以 Spark 框架为核心， 对电商网站的日志进行离线和实时分析。 该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为（ 访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行分析，根据平台统计出来的数据， 辅助公司中的 PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况， 并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。 本项目使用了 Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架， Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming， 进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问 session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计 4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造， 该项目几乎完全涵盖了 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点，学员对于 Spark 技术框

大型项目组件配置案例，参考Poco实现，如有不当之处请多多批评指正。环境ubuntu16.04，cmake版本3.5.1，其中test_cmake工程为案例，test_cmake_find用来依赖test_cmake工程。编译：1)在test_cmake/build下执行cmake ..然后make最后make install，会被安装到/usr/local目录下。2）在test_cmake_find/build下执行cmake..然后make最后./test_cmake_find可看到打印结果。

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蓝图演示 flask大型项目的模板，包含基础的用户登录，权限管理，数据库迁移 本示例演示在flask中大型项目中如何使用蓝本（本示例中的main，auth） 首次运行该示例，请按如下步骤操作： 1.安装Flask，mysql.connector驱动，Flask-Login（用作用户登录认证），Flask-SQLAlchemy（ORM技术）。 2.将config.py配置中SQLALCHEMY_DATABASE_URI修改为自己的数据库连接配置。 3.运行db.create_all（），根据SQLAlchemy模型创建数据库表。 4.运行Role.insert_roles（），初始化用户

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在开发过程中，随着添加的类越来越多，我们的qtcreator界面左侧的项目导航栏中的文件越来越多，越来越让人看得眼花，当你的项目工程特别大，文件数量特别多的时候，如果还是这样所有文件都堆在一起的话，想要找某个文件就变得非常困难，极大地影响开发效率。这时候就可以用到pri文件。 Qt开发大型项目时，通过.pri文件，我们可以将众多文件按功能模块分类显示，后期我们要维护代码的时候，要找某个功能的代码，就可以先找到对应功能模块的目录，然后在该目录下找对应的类文件即可。 该项目就是一个使用pri文件分类的小例子。

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