基于Spark的用户行为分析系统设计随着电子商务、在线教育、短视频平台等互联网应用的爆发式增长,用户在平台上的点击、浏览、搜索、加购、下单、评价等行为数据呈指数级增长。传统基于关系型数据库与单机计算框架(如Python Pandas、MySQL)的分析方式,在面对日均TB级用户行为日志时,面临吞吐量低、延迟高、扩展性差、容错能力弱等瓶颈。本课题设计并实现了一套基于Apache Spark的分布式用户行为分析系统,聚焦于“会话识别—路径分析—漏斗转化—用户分群—行为预测”五大核心分析场景。系统采用Lambda架构融合批处理与实时流处理能力,以