淘宝技术框架分析报告精编版
淘宝分析报告的
淘宝分析报告的
淘宝分析报告通常是针对淘宝平台上的店铺或产品进行的市场分析和竞争对手分析报告。
以下是一个简单的淘宝分析报告的概览：
1.平台概述：介绍淘宝平台的发展历程、商户数量、用户数量等基本情况。
2.目标市场：分析淘宝平台上的目标市场，包括消费者年龄分布、消费习惯、消费需求等。
3.竞争对手分析：列出与目标市场相似的竞争对手店铺，并对其产品、定价策略、市场份额等进行分析比较。
4.产品需求分析：根据目标市场的需求和竞争对手的产品分析，确定目标市场的产品需求趋势和热门领域。
5.营销策略分析：分析竞争对手的营销策略，包括广告投放、促销活动、社交媒体营销等，并针对目标市场提出相关的营销建议。
6.用户体验分析：分析竞争对手店铺的用户体验，包括网页设计、购物流程、客户服务等方面，并提出优化建议。
7.数据分析：通过淘宝平台的数据统计工具，对店铺的销售数据进行分析，包括销售额、销售渠道、订单量等。
8.风险分析：分析淘宝平台的风险因素，如假货问题、恶意评价等，并提出相应的风险控制策略。
9.总结与建议：根据以上分析结果，总结店铺的优势和劣势，并提出进一步发展的建议。
淘宝分析报告的内容可以根据实际需要进行调整和细化，以满足不同店铺或产品的具体要求。
同时，报告的撰写应准确、客观、清晰，以便店铺或企业能从中获取有用的市场信息和竞争优势。
淘宝的架构
淘宝的架构淘宝用的是JBoss，框架是iBATIS，缓存服务器是自己开发的，基本遵循SNA架构，水平扩展，数据库是Oracle，阿里集团的DBA几乎是国内最强悍的。
目前淘宝的系统架构正在重构，计划用两到三年时间重写，目标有两个：1、水平扩展已经不满足需求了，还需要水平加垂直扩展2、开放API，让店家可以把外部网站资源集成到淘宝，不必直接在淘宝开店淘宝首席架构师是原来JBoss的Ben Wang，现在正在招募技术高手加盟，从事这项很有挑战性的工作：设计下一代开放性、支撑数十亿访问量的在线电子商务网站淘宝架构更详细的情况就不方便透露了。
淘宝网，是一个在线商品数量突破一亿，日均成交额超过两亿元人民币，注册用户接近八千万的大型电子商务网站，是亚洲最大的购物网站。
那么对于淘宝网这样大规模的一个网站，我猜想大家一定会非常关心整个网站都采用了什么样的技术、产品和架构，也会很想了解在淘宝网中是否采用了开源的软件或者是完全采用的商业软件。
那么下面我就简单的介绍一下淘宝网中应用的开源软件。
对于规模稍大的网站来说，其IT必然是一个服务器集群来提供网站服务，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器。
对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。
那么下面，我就从应用服务器操作系统、应用服务器软件、Web Server、数据库、开发框架等几个方面来介绍一下淘宝网中开源软件的应用。
操作系统我们首先就从应用服务器的操作系统说起。
一个应用服务器，从软件的角度来说他的最底层首先是操作系统。
要先选择操作系统，然后才是操作系统基础上的应用软件。
在淘宝网，我们的应用服务器上采用的是Linux操作系统。
Linux操作系统从1991年第一次正式被公布到现在已? ? 走过了十七个年头，在PC Server 上有广泛的应用。
硬件上我们选择PC Server而不是小型机，那么Server的操作系统供我们选择的一般也就是Linux，FreeBSD, windows 2000 Server或者Windows Server 2003。
淘宝网技术架构
淘宝网的开源架构淘宝网，是一个在线商品数量突破一亿，日均成交额超过两亿元人民币，注册用户接近八千万的大型电子商务网站，是亚洲最大的购物网站。
那么对于淘宝网这样大规模的一个网站，我猜想大家一定会非常关心整个网站都采用了什么样的技术、产品和架构，也会很想了解在淘宝网中是否采用了开源的软件或者是完全采用的商业软件。
那么下面我就简单的介绍一下淘宝网中应用的开源软件。
对于规模稍大的网站来说，其IT必然是一个服务器集群来提供网站服务，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器。
对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。
那么下面，我就从应用服务器操作系统、应用服务器软件、Web Server、数据库、开发框架等几个方面来介绍一下淘宝网中开源软件的应用。
操作系统我们首先就从应用服务器的操作系统说起。
一个应用服务器，从软件的角度来说他的最底层首先是操作系统。
要先选择操作系统，然后才是操作系统基础上的应用软件。
在淘宝网，我们的应用服务器上采用的是Linux操作系统。
Linux 操作系统从1991年第一次正式被公布到现在已经走过了十七个年头，在PC Server上有广泛的应用。
硬件上我们选择PC Server而不是小型机，那么Server 的操作系统供我们选择的一般也就是Linux，FreeBSD, windows 2000 Server或者Windows Server 2003。
如果不准备采用微软的一系列产品构建应用，并且有能力维护Linux或者FreeBSD，再加上成本的考虑，那么还是应该在Linux和FreeBSD之间进行选择。
可以说，现在Linux和FreeBSD这两个系统难分伯仲，很难说哪个一定比另外一个要优秀很多、能够全面的超越对手，应该是各有所长。
那么在选择的时候有一个因素就是企业的技术人员对于哪种系统更加的熟悉，这个熟悉一方面是系统管理方面，另外一方面是对于内核的熟悉，对内核的熟悉对于性能调优和对操作系统进行定制剪裁会有很大的帮助。
淘宝网站结构分析
淘宝网站分析淘宝，淘宝，就是说没有淘不到的宝贝。
淘宝网在整个的版式设计上，紧紧围绕淘宝二字这一主题，静，动态网页技术的应用，三维动画，FLASH，等多媒体技术的应用，还有就是网页文字配合图片，更好地体现了淘宝二字。
淘宝网目前热门成交商品，主要以计算机数码类产品所占比例最高、单价也最高，其次是女性化妆品和服饰类，第三是玩具收藏品。
正如淘宝网的口号“没有淘不到的宝贝”。
首页：在目录结构上，淘宝网为商家到个人、个人到个人搭建的一个平台，这个平台包括现在个人交易的所有模式，拍卖、一口价、讨价还价和张贴海报，淘宝侧重于对商户的吸引。
并且按栏目内容建立子目录，每个栏目目录下都建立独立的images目录，而且每个目录的分类都达到了四级分类，这是一般的网站所达不到的。
淘宝网站商品更新速度：淘宝的内容更新的是非常的快，像他的首页，有一元拍，荷兰拍卖区，二手，新店铺等等，像这些内容，几乎每天都在变，因为淘宝的拍卖，是跟据时间来排名的，越到离拍卖时间越短就越靠前前。
还有就是公告栏，时时发布信息，让用户及时了解淘宝的一些活动和规则。
还有，淘宝还有店小二，客服，及时处理用户的一些问题，建议及投诉。
淘宝网站的右上方有一个免费注册按钮，这个免费注册就无疑增加了淘宝的人气。
淘宝又一个强大的支付系统，这个这付系统就保证了消费者购物安全性。
“支付宝”它是一种针对网上交易特别推出的安全付款服务,是淘宝与工行、建行、农行和招商银行等联手推出的一种在线交易安全支付工具。
就是网上买家先将货款打到支付宝账户上，支付宝确认到账之后通知网上卖家发货，买家在收到货物确认无误之后通知支付宝，支付宝再将货款转付卖家。
支付宝的出现，无疑使得交易更安全，诚信，免去了交易双方的后顾之忧。
当然，这也就是淘宝发展很快的原因之一。
搜索引擎：淘宝提供基于宝贝、商城、店铺、拍卖、全球购、打听等多类别的搜索搜索结果可进一步选择范围（所有宝贝、商城等）、常用服务（信用卡、货到付款、7天退货、正品保障、如实描述等）。
淘宝技术框架分析报告文案
淘宝技术框架分析报告淘宝作为国内首屈一指的大型电子商务网站，每天承载近30 亿PV 的点击量，拥有近50PB 的海量数据，那么淘宝是如何确保其网站的高可用的呢？本文将对淘宝在构建大型网站过程中所使用到的技术框架做一个总结，并结合吉林银行现有技术框架进行对比分析另外，本文还会针对金融互联网以及公司未来技术发展方向给出个人看法。
淘宝技术分析CDN 技术及多数据中心策略国内的网络由于运营商不同（分为电信、联通、移动），造成不同运营商网络之间的互访存在性能问题。
为了解决这个问题，淘宝在全国各地建立了上百个CDN 节点，当用户访问淘宝网站时，浏览器首先会访问DNS 服务器，通过DNS 解析域名，根据用户的IP 将访问分配到不同的入口。
如果客户的IP 属于电信运营商，那么就会被分配到同样是电信的CDN 节点，并且保证访问的（这里主要指JS CSS、图片等静态资源）CDN节点是离用户最近的。
这样就将巨大的访问量分散到全国各地。
另外，面对如此巨大的业务请求，任何一个单独的数据中心都是无法承受的，所以淘宝在全国各主要城市都建立了数据中心，这些数据中心不但保证了容灾，而且各个数据中心都在提供服务。
不管是CDN 技术还是多个数据中心，都涉及到复杂的数据同步，淘宝很好的解决了这个问题。
吉林银行现在正在筹建两地三中心，但主要目的是为了容灾，数据中心的利用率差，而淘宝的多个数据中心利用率为100% 。
LVS 技术淘宝的负载均衡系统采用了LVS 技术，该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。
该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。
只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上，其他操作系统不行，并且需要重新编译Linux 操作系统内核，对系统内核的了解要求很高，是一种软负载均衡技术。
而吉林银行则通过F5 来实现负载均衡，这是一种硬负载均衡技术。
Session 框架Session 对于Web 应用是至关重要的，主要是用来保存用户的状态信息。
淘宝技术框架分析报告文案
淘宝技术框架分析报告淘宝作为国内首屈一指的大型电子商务网站，每天承载近30亿PV的点击量，拥有近50PB的海量数据，那么淘宝是如何确保其网站的高可用的呢？本文将对淘宝在构建大型网站过程中所使用到的技术框架做一个总结，并结合吉林银行现有技术框架进行对比分析。
另外，本文还会针对金融互联网以及公司未来技术发展方向给出个人看法。
淘宝技术分析CDN技术及多数据中心策略国内的网络由于运营商不同（分为电信、联通、移动），造成不同运营商网络之间的互访存在性能问题。
为了解决这个问题，淘宝在全国各地建立了上百个CDN节点，当用户访问淘宝网站时，浏览器首先会访问DNS服务器，通过DNS解析域名，根据用户的IP 将访问分配到不同的入口。
如果客户的IP属于电信运营商，那么就会被分配到同样是电信的CDN节点，并且保证访问的（这里主要指JS、CSS、图片等静态资源）CDN节点是离用户最近的。
这样就将巨大的访问量分散到全国各地。
另外，面对如此巨大的业务请求，任何一个单独的数据中心都是无法承受的，所以淘宝在全国各主要城市都建立了数据中心，这些数据中心不但保证了容灾，而且各个数据中心都在提供服务。
不管是CDN技术还是多个数据中心，都涉及到复杂的数据同步，淘宝很好的解决了这个问题。
吉林银行现在正在筹建两地三中心，但主要目的是为了容灾，数据中心的利用率差，而淘宝的多个数据中心利用率为100%。
LVS技术淘宝的负载均衡系统采用了LVS技术，该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。
该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。
只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上，其他操作系统不行，并且需要重新编译Linux操作系统内核，对系统内核的了解要求很高，是一种软负载均衡技术。
而吉林银行则通过F5来实现负载均衡，这是一种硬负载均衡技术。
Session框架Session对于Web应用是至关重要的，主要是用来保存用户的状态信息。
但是在集群环境下需要解决Session共享的问题。
淘宝研究分析报告
卖家 卖家又分为个人卖家和企业卖家。
淘宝功能与服务 淘宝功能与服务
买家服务 旺旺买家版、 淘宝工具条 、店铺街 、旺旺买家版、试用中心 卖家服务 免费开店 、淘宝商家 、旺旺卖家版 、淘宝助理 、数据之美 公共信息服务 淘宝旅行 、保险 、淘花影视 、数据平台 、社区服务 其他服务 挖财365_ 365_淘帐本 淘宝开放平台 、淘工作 、淘宝天下 、挖财365_淘帐本
免费性功能服务
旺旺买家版 淘快捷宝工具条 排行榜 店铺街 淘女郎 试用中心
内部化
支付宝
由阿里巴巴公司创办。作为淘宝网公司为了解决网络交易安全所设的一个功能 ，该功能为首先使用的“第三方担保交易模式”。
阿里旺旺
由阿里巴巴公司创办，为商人度身定做的免费网上商务沟通软件。 内部化产生原因：马太效应。阿里巴巴的优势积累。强者愈强，弱者 愈弱。
外包
网商（即网店店主） 网商（即网店店主）
外包原因：更有利于提升员工的积极性与创造力，因为做的好 坏直接影响自己创造的利益。
顾客满意度、 顾客满意度、顾客忠诚度
外包原因：更公平 公正 有利于淘宝的发展。
选择评价
淘宝外包或内部化的选择基本没有问题，内部化有利于公司优势的积累与壮大，不 容易被别人赶上或超越，外包则相当于一面镜子，可以看出淘宝发展的好坏，对淘 宝的发展，是有利的。
现行营运模式的问题与不足
（1）从中间客户（经销商）角度看淘宝不足 ）从中间客户（经销商） 1、商务平台评价体系的不足：卖家和买家评价权效不对等，二是评价的主观性，以及 、商务平台评价体系的不足： 真实性无从考察。虚假刷信誉现象泛滥。 2、库存：若商品流动性不强，会造成压货的问题。特别是服装类的季节性商品。 、库存： 3、照片：照片费神，工作量大。淘宝上客户第一接触产品的照片，如果拍不好，会影 、照片： 响销售。
2020年淘宝数据分析报告模板
精品文档淘宝数据分析报告模板导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。
总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。
在这里我重点说商品分析。
1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。
通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。
2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。
通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。
3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。
这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。
4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。
“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品橱窗个数。
/销售金额5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。
“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。
6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。
该指标指标仅对大店或销量日均 100 以上店铺适用。
7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。
通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。
该指标指标仅对大店或销量日均 100 以上店铺适用。
8、促销商品业绩评估：主要是促销商品品种数执行情况，促销商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。
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淘宝技术框架分析报告淘宝作为国内首屈一指的大型电子商务网站，每天承载近30亿PV的点击量，拥有近50PB的海量数据，那么淘宝是如何确保其网站的高可用的呢？本文将对淘宝在构建大型网站过程中所使用到的技术框架做一个总结，并结合吉林银行现有技术框架进行对比分析。
另外，本文还会针对金融互联网以及公司未来技术发展方向给出个人看法。
淘宝技术分析CDN技术及多数据中心策略国内的网络由于运营商不同（分为电信、联通、移动），造成不同运营商网络之间的互访存在性能问题。
为了解决这个问题，淘宝在全国各地建立了上百个CDN节点，当用户访问淘宝网站时，浏览器首先会访问DNS服务器，通过DNS解析域名，根据用户的IP将访问分配到不同的入口。
如果客户的IP属于电信运营商，那么就会被分配到同样是电信的CDN节点，并且保证访问的（这里主要指JS、CSS、图片等静态资源）CDN节点是离用户最近的。
这样就将巨大的访问量分散到全国各地。
另外，面对如此巨大的业务请求，任何一个单独的数据中心都是无法承受的，所以淘宝在全国各主要城市都建立了数据中心，这些数据中心不但保证了容灾，而且各个数据中心都在提供服务。
不管是CDN技术还是多个数据中心，都涉及到复杂的数据同步，淘宝很好的解决了这个问题。
吉林银行现在正在筹建两地三中心，但主要目的是为了容灾，数据中心的利用率差，而淘宝的多个数据中心利用率为100%。
LVS技术淘宝的负载均衡系统采用了LVS技术，该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。
该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。
只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上，其他操作系统不行，并且需要重新编译Linux操作系统内核，对系统内核的了解要求很高，是一种软负载均衡技术。
而吉林银行则通过F5来实现负载均衡，这是一种硬负载均衡技术。
Session框架Session对于Web应用是至关重要的，主要是用来保存用户的状态信息。
但是在集群环境下需要解决Session共享的问题。
目前解决这个问题通常有三种方式，第一个是通过负载均衡设备实现会话保持，第二个是采用Session复制，第三个则是采用集中式缓存。
第二种方式严重制约了集群环境的可伸缩性，不利于集群的横向扩展，即使是采取两两复制也会造成集群内部网络负载严重，更别说采用广播的方式，会造成网络垃圾。
淘宝采用了第三种方式，因为第一种方式对于淘宝来说成本比较高，而且他们已经采用了LVS的负载均衡技术。
吉林银行由于采用F5来实现负载均衡，所以第一种方式是必然选择。
HSF框架HSF是淘宝的高性能服务框架，它是在淘宝进行应用拆分后诞生的。
应用拆分后，各系统变得更加“专业”，因此产生了很多服务调用者和服务提供者。
HSF框架就是负责协调服务调用者与服务提供者之间的通讯。
服务提供者在启动时会向HSF框架的ConfigServer注册服务信息（接口、版本、超时时间、序列化方式等），这样ConfigServer 上面就定义了所有可供调用的服务（同一个服务也可能有不同的版本）；服务调用者启动时向ConfigServer注册对哪些服务感兴趣，当服务提供者的信息变化时，ConfigServer向相应的感兴趣的服务调用者推送新的服务信息列表；服务调用者则根据服务信息列表直接访问相应的服务提供者，无需经过ConfigServer。
由于服务的提供者大多是集群，HSF还可以提供软负载均衡，引导服务调用者调用负载状况比较轻的服务提供者。
HSF的作用很像是吉林银行的ESB，但是吉林银行的ESB要求事先做好服务的注册工作，而不是在服务提供者启动时向ESB自动注册；服务调用者也是事先就知道ESB所提供的服务接口，而不是等到启动时向ESB注册需要的服务。
另外，吉林银行的服务调用者和服务提供者之间的通讯必须经过ESB，也做不到对后端服务提供者进行软负载均衡，后端的服务提供者需要自己完成负载均衡。
可以看出HSF虽然在逻辑上将服务调用者与服务提供者进行了解耦，但是在实际操作上服务调用者和服务提供者是直接交互的，在通讯层面上并没有彻底解耦，如果服务调用者通讯协议改变，服务调用者也需要跟着改变，但是性能上的确比ESB要好。
Notify框架对于通知类的解决方案，莫过于采取消息中间件技术。
Notify框架就是淘宝根据自身业务需要量身定制的一款消息中间件。
它的架构与HSF框架一样，也有一个ConfigServer。
消息的客户端（Notify Client）通过ConfigServer订阅消息服务，消息的服务端（Notify Server）在ConfigServer上注册消息服务。
为了保证消息一定能发出且对方也一定能收到，消息数据本身就需要记录下来，而这些消息则保存在数据库中。
在Notify框架中消息具有中间状态（已发送、未发送等），所以应用系统可以通过Notify框架实现分布式事务。
说起消息中间件，吉林银行采用的是WebLogic JMS和IBM MQ。
这两款消息中间件对消息的持久化是采用文件的形式保存在本地，WebLogic JMS的横向扩展依赖于WebLogic的横向扩展，而IBM MQ的集群部署比较麻烦。
而Notify框架可以很容易地进行横向扩展，处理大量的消息。
TDDL框架一个大型网站在成长过程中，除了要对应用进行拆分外，还要对数据进行拆分。
数据拆分可以分为“垂直拆分”和“水平拆分”。
当数据库里有很多表，可以根据表之间的关联程度进行垂直拆分；当数据库的表的记录很多时，可以进行水平拆分。
通常情况下，数据拆分都指的是水平拆分。
但是数据拆分之后，会带来很多应用上的问题，例如应用程序需要知道哪些记录被拆分到了哪个数据库上，应用程序需要做很大的改动。
另外数据拆分也会不可避免地造成跨库查询，一旦跨库查询将严重损耗系统的性能。
为了解决以上问题，淘宝根据自身业务特点开发了TDDL框架，该框架屏蔽了数据拆分对应用程序的影响，通过缓存来解决跨库查询的问题，另外TDDL还支持搜索引擎。
吉林银行由于业务量不大，还谈不上数据拆分。
TFS框架在淘宝上有着大量的图片、商品描述以及评价信息，这些信息占据了淘宝的大部分数据存储。
而图片、商品描述、评价信息这种数据并不是传统意义上的结构化数据，用关系数据库或者一般的文件系统对这些数据进行存储并不合适。
这些非结构化数据特点是规模大、空间小，而对于大多数系统来说，最头疼的就是大规模小文件的读写，因为磁头需要频繁的寻道和换道，很容易带来延迟。
当并发量增大之后简直就是系统的噩梦。
为了解决这个问题，淘宝根据GFS（Google File System）自主研发了TFS。
TFS在架构上和Hadoop很像，因为他们都源自GFS。
TFS由一对Name Server和多台Data Server构成，以Block文件的形式存放数据文件（一个Block的大小一般为64MB），Block在多个Data Server上存储多份，这样做主要是为了冗余，保证数据安全。
Name Server主要是负责保存元数据，采取一对Name Server是为了避免单点失效。
应用程序在读写文件过程中直接与Data Server进行数据传输，不经过Name Server。
吉林银行在运营中心项目中采用了TFS，用它来保存影像信息。
由于吉林银行受限于业务要素，内部的数据大多是结构化数据，非结构化数据很少。
Tair框架缓存技术在淘宝可谓是用到了极致，无论是前端的Web应用还是后端的业务处理都采用了缓存。
可以这么说，淘宝之所以能够提供如此高并发的访问，缓存技术的使用占了大头，把几乎所有能缓存的数据都缓存起来。
Tair框架是淘宝基于memcached开发的一款Key-Value缓存，由一个中心控制点和多个服务节点组成。
控制节点用来维护服务节点的状态信息，而服务节点用来提供各种数据服务。
目前为了保证可用性，中心控制点采用一主一备的形式部署。
吉林银行并没有向淘宝这样一款全局性的缓存系统，缓存的使用情况也很少，即使使用也大多都局限于各个业务系统内部。
Hadoop技术前面说过，Hadoop与TFS在架构上基本一样，所以淘宝对于Hadoop的使用重点放在了对大数据的分析处理上，这也正是Hadoop 的强项，而TFS更专注于对非结构化数据的存储。
淘宝通过Dbsync 框架来实现从Oracle、Mysql数据库向Hadoop实时同步数据，这种同步是以增量方式进行的；通过TimeTunnel2框架来实现从日志文件向Hadoop实时同步数据，也是以增量方式进行。
另外，又通过DataX 将Oracle、Mysql数据库中的数据以全量非实时的方式同步到Hadoop 当中。
Hadoop利用MapReduce将同步过来的数据进行分析处理，然后将结果再通过DataX传回给Oracle、Mysql数据库。
吉林银行由于数据量小并且多为结构化数据，所以采用传统的数据仓库方式对数据进行联机分析处理（OLAP）。
另外，吉林银行现在对数据的处理还停留在OLAP阶段，并没有深入到数据挖掘阶段。
搜索引擎技术淘宝使用的搜索引擎技术与百度、Google这种通用搜索引擎不同，淘宝的搜索引擎更关注于网站自身的东西，例如商品搜索、店铺搜索等等。
所以，淘宝搜索引擎本质上是一款垂直搜索引擎。
淘宝的搜索引擎对时效性要求很高，例如，店铺发布了一款新的商品，不可能十几分钟之后还没有在搜索引擎上搜索到。
而百度、Google对时效性要求不高，当然这与通用搜索引擎采用的技术有关，一般来讲，通用搜索引擎是通过网络爬虫在网上搜索相关数据并建立索引供检索系统使用的，所以爬虫的收录周期决定了其时效性。
商品、店铺这些信息都是淘宝自身的数据，不需要网络爬虫，当这些数据生成时就可以建立索引供检索系统使用。
吉林银行还没有自己的垂直搜索引擎，将来有必要在这方面进行投入。
总结1.分布式从以上的分析来看，淘宝在处理大并发、大数据的时候总体思路是分布式。
无论是应用拆分还是数据拆分都是分布式技术的运用。
淘宝基于HSF框架和Notify框架搭建了自己的分布式通讯系统；基于TDDL框架搭建了自己的分布式数据库系统；基于TFS框架搭建了自己的分布式文件系统；基于Tair框架搭建了自己的分布式缓存系统。
可见分布式是解决高并发、大数据的最有效手段。
吉林银行目前根据业务也划分为很多系统，例如核心系统、信贷系统、卡系统、支付系统等，这本身就是分布式的思想。
遥想几年前采用的胖核心系统，什么都做什么都管，到现在的瘦核心系统只做账务处理，这不正是淘宝所做的应用拆分吗？2.Scale up与Scale out在谈这个问题之前我想先说一下数据拆分。
可能有人会说，即使一个表的记录有很多，我们不也可以通过分区来解决吗？为什么非要数据拆分不可，弄得那么复杂。