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基于LBS的热点店铺搜索
阅读量:6347 次
发布时间:2019-06-22

本文共 942 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

当我们打开手机地图搜索周边的美食、电影院、KTV等等,地图上会立刻显示出相关的地点推荐给我们,此功能是如何实现的呢?本认证课程内容就是指导用户如何来开发一个这样的功能。

该项认证可以帮助学员掌握如何在分布式计算框架下开发一个类似于手机地图查找周边热点(POI)的功能,掌握GeoHash编码原理,以及在地理位置中的应用,并能将其应用在其他基于LBS的定位场景中。

课程中完整的演示了整个开发步骤,学员在学完此课程之后,掌握其原理,可以在各种分布式计算框架下完成此功能的开发,比如MapReduce、Spark。

课程目标

掌握GeoHash编码原理

掌握在分布式计算框架的使用

掌握LBS应用的开发方法

课时列表:

课时1:课程介绍:主要介绍本认证课程的主要内容和学习目标。

课时2:LBS应用介绍:主要介绍LBS的各种应用领域,以及本课程中需要解决的问题的背景。

课时3:计算地球上两点间距离以及GeoHash编码简介:主要介绍如何计算地球上两点的距离,以及GeoHash编码简介 。

课时4:GeoHash编码原理:主要介绍GeoHash原理,以及如何使用GeoHash编码来查找周边热点 。

课时5:MapReduce处理数据过程简介:简单的介绍了MapReduce框架处理数据的过程,以及MR框架中shuffle的过程。

课时6:设计MaxCompute MR程序实现查找周边热点:详细讲解了如何使用MaxCompute MR框架来实现查找周边热点的功能。

课时7:【实战讲解】使用MaxCompute完成周边热点搜索:中完整演示了如何使用IntelliJ IDEA开发工具,结合MaxCompute Studio插件开发查找周边热点的功能,并在本地和MaxCompute中运行MR任务。

课时8:【在线实验】编写MaxCompute MR程序完成LBS应用:周边店铺搜索:本实验用户将完整的开发查找周边热点功能 ,通过实验用户可以更加深入的理解GeoHash编码的原理以及MaxCompute MR框架。

Apsara Clouder大数据专项技能认证:

更多精品课程:

转载于:https://juejin.im/post/5c8b64c5f265da2da67c75f8

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