Spark SQL练习2-电商用户行为分析
“**商城”电商平台需基于用户行为数据开展深度分析：一是计算用户活跃度趋势（含活跃天数、变化率及四类用户分层）；二是构建RFM价值分层模型，量化R/F/M得分并划分高价值、潜力等四类用户；三是识别流失风险用户，分析其浏览时长变化与偏好品类。支撑精细化运营与精准营销。
PySpark入门教程（非常详细）从零基础入门到精通
本教程聚焦Spark Core核心原理，基于3.5.8版本，用Python详解RDD五大特性（分区、计算函数、依赖关系、分区器、首选位置）、容错机制、Shuffle、DAG调度及共享变量等，并通过WordCount实战演示。
什么是批处理？批处理系统是怎么运转的？
本文深入浅出地解析批处理：它并非“老古董”，而是支撑报表生成、推荐系统、银行结算等关键业务的底层引擎。文章厘清其“积攒+批量执行”的本质，详解调度、计算、存储、容错四大核心组件，并以FineDataLink为例，展示如何通过可视化编排、内嵌Spark、多源接入与API发布，让批处理更高效、易用。
