项目一Spark离线处理本项目来源于企业级电商网站的大数据统计分析平台，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 技术框架的理解将会在本项目中得到很大的提高。项目二Spark实时处理项目简介对于实时性要求高的应用，如用户即时详单查询，业务量监控等，需要应用实时处理架构项目场景对于实时要求高的应用、有对数据进行实时展示和查询需求时项目技术分别使用canal和kafka搭建各自针对业务数据库和用户行为数据的实时数据采集系统，使用SparkStreaming搭建高吞吐的数据实时处理模块，选用ES作为最终的实时数据处理结果的存储位置，并从中获取数据进行展示，进一步降低响应时间。