Spark企业级应用案例：电商用户行为分析实战

Spark企业级应用案例：电商用户行为分析实战——从数据清洗到用户画像构建

副标题：基于Spark SQL+Structured Streaming+MLlib的全流程实现

摘要/引言

问题陈述

某电商平台日均产生5TB用户行为数据（包含浏览、点击、加购、购买等操作），但传统分析方案面临三大痛点：

1. 批处理慢：用Hive分析全量数据需4小时，无法支撑“上午出报表、下午做运营”的需求；
2. 实时性差：用Flink做流处理但批处理能力弱，无法统一批流逻辑，维护成本高；
3. 无法落地：仅做“PV/UV统计”等表层分析，未形成用户画像等可直接用于精准运营的输出。

核心方案

本文将基于Spark的批流一体化能力，实现从“原始日志采集”到“用户画像构建”的全流程解决方案：

• 用Structured Streaming处理实时用户行为，输出分钟级PV/UV、热门商品；
• 用Spark SQL清洗历史批数据，解决缺失值、重复值等问题；
• 用MLlib构建用户画像，通过KMea