电商日志项目深度解析

中华石衫老师倾情分享，带你深入剖析Spark电商项目源码，代码注释清晰易懂，蕴含丰富的Spark性能调优经验，助力开发者提升实战技能。

某电商网站进行日志处理项目，使用hadoop、hive、hbase进行ETL清洗和MR分析，最终将分析结果存入mysql数据库。

Caraft 电商网站是一款功能齐全的网上购物平台，提供流畅的用户体验。 该网站分为前台和后台模块。前台模块面向消费者，提供用户注册、登录、商品浏览、购物车的商品挑选和购买等功能。后台模块用于商品管理，支持新增、删除、修改和查询商品信息，同时管理用户注册信息。

聚美优品的电商源码，前台界面走的是比较简洁清爽的路线，结构清晰，适合想做美妆类项目的朋友上手练练手。整个安装流程也挺直白的，直接跑/index.php就能进入安装界面，注册第一个用户自动就是管理员，挺方便的。 前后台分离得还不错，前台响应也快，后台功能也比较全。像订单管理、用户注册、商品上架这些核心功能都有，适合用来做电商项目的参考。后台地址就在首页最下方的“管理”里，点进去就能看。 数据库这块别忘了，装完之后要去后台找到数据库那栏，点下“自动升级”，不然有表不全的问题。数据库是用的MySQL，连接方式和一般PHP项目类似，新手也能摸得清。 对了，如果你是搞SSM、Java Web的，也可以看

黑白配色的部落风电商界面，配上挺全的基础功能，用来练手或当小项目模板都还不错。e-tribal是个基于MERN堆栈的小型商城项目，前端是React.js，后端用Node.js + Express，数据库是MongoDB，结构挺清晰，响应也快。前台那边有登录注册、商品车、支付接口、收藏功能；后台给商家用的，有CRUD、商品管理这些常规模块。写得比较简洁，适合新手熟悉全栈流程。你想搭个完整的购物类页面当作品集，这个就挺合适。启动方式也不复杂，装好 git 和 yarn（或者 npm）后按下面这几步走就行：$ git clone https://github.com/Adarshg315/e-tri

动态电子商务网站的开发，用的是ASP.NET做后端，配合Access 数据库，对新手来说还挺友好。系统结构清晰，数据库部分设计得比较实用，适合拿来当课设练手。 系统的整体构思就是典型的商城结构，注册、登录、商品管理一应俱全。关键的地方在于数据库这块，建表之前先画个数据流程图，思路会清晰不少。数据库用Access 2003，虽然老，但配合ADO连接，开发起来也挺顺。 运行环境要求也不高，P4 以上的 CPU、256MB 内存就够跑，开发的话推荐在Windows XP + IIS上搭配Visual Studio .NET 2003，比较稳定。页面用的是老版 IE 渲染，适合老项目研究，或了解早期

Oracle 重做日志是保证数据库持久性和一致性的核心机制。其原理在于记录对数据库所有更改的日志信息，确保在系统故障时可以恢复到一致性状态。 重做日志工作原理 记录数据库更改: 每当数据库发生更改，如插入、更新或删除数据，Oracle 都会将更改前的旧数据和更改后的新数据记录到重做日志文件中。 日志缓冲区: 为了提高性能，重做日志信息首先写入内存中的日志缓冲区。 日志写入磁盘: 当日志缓冲区满，或者发生提交操作，日志缓冲区的内容会被写入磁盘上的重做日志文件。 数据库恢复: 当系统发生故障，Oracle 可以利用重做日志文件中的信息，将数据库恢复到故障前的最后一致性状态。 重做日志文

电子商务系统是一个涵盖商品展示、用户注册、购物车管理、订单处理和支付结算等多方面功能的复杂应用程序。每个环节都依赖于广泛的IT知识，包括前端开发（HTML、CSS、JavaScript，React、Vue、Angular等框架）、后端开发（Java、Python、Node.js，Spring Boot、Django、Flask等）、数据库设计（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）、安全性（HTTPS加密、哈希算法存储密码、防止SQL注入和XSS攻击）、购物车功能（实时更新商品数量与价格）、支付集成（第三方支付平台如支付宝、微信支付）、订单处理（库存检查、物流跟踪、实时状态更新）以

基于 Spark 的推荐系统项目，还挺实用的，适合搞大数据或者电商方向的朋友。项目用了ALS做协同过滤，逻辑清晰，代码也不绕。配合MLlib、DataFrame API这些常用组件，流程还挺顺。前面有数据清洗，后面模型训练，走得蛮全的，像评论文本也了，细节做得还不错。 Spark 的分布式能力用起来蛮香，像Spark Streaming也有涉及，能搞在线推荐那种。你要是数据量大、用户多，这项目的结构你可以直接套。推荐算法方面除了ALS，也提到了Neural Collaborative Filtering（NCF），适合想引点深度学习思路进去的。 模型评估这块也没落下，用了Precision@K