基于LBS的热点店铺搜索

                                                                                  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。

                                                                                  课程链接:基于LBS的热点店铺搜索

                                                                                  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

                                                                                  适合人群:

                                                                                  • ?大数据开发者
                                                                                  • ?LBS应用开发者

                                                                                  课时介绍:

                                                                                  • 第1 章 : 基础知识
                                                                                  • 第2 章 : 基于LBS的周边热点搜索解决方案
                                                                                  • 第3 章 : 使用MaxCompute实现周边热点搜索
                                                                                  • 第4 章 : 开发实战

                                                                                  更多精品课程:

                                                                                  阿里云大学官网(阿里云大学 - 官方网站,云生态下的创新人才工场

                                                                                  发布了679 篇原创文章 · 获赞 115 · 访问量 77万+
                                                                                  展开阅读全文

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