京东大数据的思考和探索
京东大数据技术
京东大数据平台调研1 背景及意义我国已将大数据发展确定为国家战略，强调要瞄准世界科技前沿，集中优势资源突破大数据核心技术，加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。
大数据产业在国内发展得如火如荼，据统计，到 2022 年将突破万亿元。
大数据技术已经在如电子商务、政务、民生、金融、工业、医疗等多个领域中广泛应用。
大数据正在从单纯的技术概念向实际部署应用转变；从少数领域向众多领域渗透；从企业内部向各产业与公共服务方向扩展。
目前，无论国内还是国外，大数据技术都在经历前所未有的快速演变，以满足各种应用的需求。
从国内的大数据技术和行业应用发展来看，大数据技术的基础架构技术已日趋成熟，大数据领域由技术创新驱动转向应用创新驱动的趋势开始显现，但更多的传统企业在如何建设大数据平台，如何利用大数据来驱动企业业务发展上仍然缺乏经验，这在一定程度上制约了大数据技术的大规模产业应用。
京东作为一家业内领先的互联网科技公司，完整的产业链条带来了价值可沽的海量大数据，丰富的业务场景也为技术发展提供了最佳创新土壤。
从认知、探索到今天京东技术上的百花齐放，京东经历了最为艰苦的创新和付出。
业务的复杂与多元化，数据的飞速增长，但也使得大数据平台拥有更强大的能力，形成了一套完整的技术体系和有效的数据管理方法，并在实践中得以验证和夯实。
京东拥有全渠道零售和端到端的高质量大数据，包含了用户的浏览和消费行为、商品制造和销售、物流仓储配送以及客服与售后等丰富完整的信息。
同时，京东业务中包含有大量丰富的大数据应用场景，是大数据实践的最佳场所。
早在 2010 年，京东集团就启动了大数据领域的研发和应用探索工作，经过八年来的持续投入，京东大数据平台无论从规模、技术先进性，还是体系的完整性等方面均已达到国内一流水平。
作为支撑公司数据运营的重要阵地，目前已拥有集群规模 40000+服务器，数据规模达800PB+，每日的 JOB 数100 万+，业务表900 万+，每日的离线数据日处理量30PB+，单集群规模达到7000+台，实时计算每天消费的数据记录近万亿条。
内部绝密PPT揭秘京东大数据平台,这才是完整版
Part1:京东大数据分析及创新应用
Part 2 京东大数据基础架构和实践
Part 3：京东数据仓库海量数据交换工具t揭秘京东大数据平台京东大数据平台从无到有从集中式到分布式从oracle数据仓库到jdw20在演变过程中一直在思索两个问题
内部绝密PPT揭秘京东大数据平台
京东大数据平台从无到有，从集中式到 分布式，从Oracle数据仓库到JDW2.0， 在演变过程中，一直在思索两个问题： 如何建设电商特有的复杂业务的数据仓 库？如何在保障安全的情况下降低使用 数据的成本？从下面的内容中似乎能够 看到这些问题的答案。
京东电商网店的数据分析和营销优化方法
京东电商网店的数据分析和营销优化方法在如今竞争激烈的电商市场中，京东作为中国最大的综合性电商平台之一，面临着巨大的挑战和机遇。
为了实现持续增长和提升市场竞争力，京东需要运用数据分析和营销优化方法。
本文将讨论京东电商网店的数据分析和营销优化方法。
一、数据分析的重要性数据分析在电商领域起着至关重要的作用。
准确获取、分析和解读数据，可以帮助京东了解消费者需求、优化运营管理、提高市场竞争力。
1.1 数据获取京东拥有庞大的用户群体和海量的销售数据。
通过细致的数据获取和归档，京东可以获取客户的购买行为、偏好、地理位置等信息。
同时，京东可以通过用户评价和反馈收集宝贵的消费者意见和建议。
这些数据可以为京东提供深入了解客户需求和市场趋势的基础。
1.2 数据分析基于数据的分析，京东可以从多个角度对市场进行深入研究。
通过有效的数据处理和挖掘，京东可以识别出热门商品，分析销售趋势，预测潜在的需求和市场动向。
此外，京东还可以通过数据分析来评估广告和促销活动的效果，为市场营销提供有效的决策支持。
1.3 数据解读数据分析后的结果需要进行合理解读。
京东可以通过数据解读来评估产品的竞争力，了解市场竞争对手的策略，并根据消费者行为和需求进行相应的调整和优化。
此外，通过数据解读，京东可以发现供应链的瓶颈以及提供更优质的服务和满足消费者需求的机会。
二、营销优化方法在数据分析的基础上，京东可以运用营销优化方法来提升品牌形象和市场竞争力。
2.1 个性化推荐基于用户数据分析，京东可以实现个性化推荐。
通过分析用户的购买历史、浏览记录和兴趣偏好等信息，京东可以向用户提供针对其个人喜好的推荐产品。
这种个性化推荐可以极大地提升用户体验，提高用户忠诚度，并带来更多的销售机会。
2.2 数据驱动的定价策略数据分析可以帮助京东识别不同产品的市场价值，并根据供需关系和竞争态势进行定价策略的优化。
京东可以通过数据驱动的定价策略来提高销售收入和市场份额。
2.3 营销活动规划通过数据分析，京东可以评估广告和促销活动的实际效果，并从中获取有价值的信息。
京东大数据解析
二．京东大数据处理
三． 京东大数据工具云化
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京东大数据收集
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京东大数据收集
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京东大数据收集
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京东大数据收集
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京东大数据处理
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京东大数据实时分析
• Impala
– 历史数据：除了推送实时数据，首先会推送三
面向移动开发 移动分析、移动消息推送、短 地址、移动测试
面向系统运行 弹性计算云、弹性负载均衡、 自动扩展、弹性块存储
面向运维 自动编译、统一监控、统一日 志、自动部署
云存储使用量突破10P，包括电子书、数字音 乐、商品图片、历史订单等，云存储使用率超 过80%
JCloud 京东私有云
电商应用关键模式实现复用，项目研平均研 发周期缩短50%+，大大提升了业务响应速度
共享京东电商资源和能力 真正的自动弹性伸缩的云计算平台 完整的电商应用解决方案 新兴的电商应用市场 5000万扶持基金
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京东电商云发展现状
7月京东电商云对外邀请公测，我们打造了闭环的电商应用云 服务，电商应用生态快速生长
年底目标
26
目 录 CONTENTS
一．京东大数据
二． 京东大数据处理 三． 京东大数据工具云化
京东大数据
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京东大数据
• 基本面
– 过亿用户 – 近五千万商品 – 2012年成交量600多亿 – 近五万第三方卖家 – 日PV2亿以上
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京东大数据
云数据库（MySQL、MongoDB）
数据推送
云监控
京东的大数据分析与利用给你的启示
京东的大数据分析与利用给你的启示12月10日晚间，我从搜狐手机网上看到一条消息，说是“近日有个12G 的数据包在黑市上开始流通，这些被泄露的信息涉及多个维度，包括了用户名、密码、QQ号，电话号码等等。
数据更是多达数千万条。
而这个数据包的来源，皆有证据表明数据源自京东。
”当然，人家京东随后也解释了一大堆，依照我理解的就是一下这个意思：这个漏洞是2013年Struts2的安全漏洞问题，本质上不是我们的问题，是Struts2的问题。
分析一下，我们还安全吗？京东不解释还不要紧，这一解释，我心里更难受了，为什么呢？第一：绝大多数的账户是安全了，登录不进我的京东了，但是，我的信息却早已经泄露了。
第二：即便你京东升级了，可是我的账户真的安全吗？我们都知道，有一个词”撞库“，那么什么是”撞库“呢，就是人家知道你的用户名和密码，就可以去各大网站试一下这个用户名和密码在别的网站上好使不好使！所以，京东的一次泄露，可能会带来二次泄露，甚至三次，N次泄露的危险。
第三：更可怕的是，京东说几乎所有的网站，包括银行，政府等等都有可能泄露了数据。
第四：三年前的数据，为何今天正式在黑市上流通起来，原因是黑客用了大量的时间进行“洗库”。
那么，什么是“洗库”呢？简单的说，对数据库中的资源进行层层利用。
所以，我觉得目前在黑市上流通的数据应该已经被洗的不轻了。
第五：既然已经洗成这样了，我怎么没有发现我的资金账户被转走了钱呢？这个的可能性有很多种。
首先，一般的网站都会用MD5加密。
这种加密是不可逆的，破解比较费劲。
所以，别担心，里面有个千儿八百的小网民没啥事，你平时就防着点骗子就行了。
最后，真破解了，发现你比较穷，骗子也觉得没啥意思，还担着被发现的风险，也就作罢了。
总言而之，这个事给我带来的启示就是一定不要所有密码都用一个！。
京东数据分析2篇
京东数据分析2篇第一篇：京东用户行为分析京东是中国最大的综合性电商平台之一，旗下包括数百万家商家，为数亿消费者提供全品类、高品质、便捷的网购体验。
作为一家大数据驱动的企业，京东一直在不断地进行数据分析，以更好地了解用户需求，改进用户体验，提高服务水平。
一、用户画像分析用户画像是指将用户的基本信息、行为习惯、消费习惯等多维度数据整合分析后，为企业提供全面、深入的用户认知。
京东通过多种手段获取用户数据，如用户注册信息、购物记录、搜索行为、评价等，将这些数据整合分析后，形成了用户画像。
用户画像包括以下几个方面的内容：1.基本信息：包括性别、年龄、地区等基本信息，为企业提供用户素质信息。
2.购买偏好：包括用户的购物频率、购买时间、购买类型、购买渠道等，为企业提供营销思路。
3.消费行为：包括购物车记录、收藏夹记录、支付记录、客服服务等，为企业提供用户消费行为数据。
4.兴趣偏好：包括用户搜索行为、浏览行为、点赞行为等，为企业提供用户兴趣偏好数据。
根据用户画像，京东可以为用户提供更有针对性的服务和产品，如个性化推荐、差异化定价等。
二、用户转化率分析用户转化率是指用户在经历了一系列消费行为后，最终成为企业的有效客户的比例。
用户转化率分析是电子商务企业经常进行的分析工作，它能够帮助企业了解用户从浏览网页到购买商品的整个过程，帮助企业更好地了解用户需求和购物行为。
具体而言，用户转化率包括以下几个方面的内容：1.页面浏览率：指用户访问企业网站或APP的页面浏览次数。
2.访客转化率：指企业网站或APP的页面被访问后，用户进行了搜索或点击购买等操作的比例。
3.添加购物车转化率：指在用户进行了搜索或浏览操作后，将商品添加到购物车的比例。
4.下单转化率：指用户在添加购物车后，最终完成下单的比例。
5.支付转化率：指用户下单后，最终完成支付的比例。
针对用户转化率分析，京东可以通过优化电商平台的设计、改进商品营销推广、强化售后服务等方面入手，以提高用户转化率，提高企业效益。
京东用互联网思维创新产品及服务
京东用互联网思维创新产品及服务随着互联网的快速发展，传统零售行业面临着巨大的挑战。
然而，京东作为中国最大的自营式电商平台，却成功地运用互联网思维，创新了许多产品及服务，成为行业的领导者之一。
本文将就京东如何用互联网思维创新产品及服务进行探讨。
一、京东的供应链创新对于电商平台而言，供应链的优化是非常重要的。
京东凭借自身强大的供应链管理系统，通过构建全方位、全品类、全时空的供应链网络，实现了高效的物流配送。
京东以电商的方式连接供应商、仓储中心和客户，采用大数据分析等技术手段优化库存管理，提高货品周转率，降低了成本，使得产品的价格更具竞争力。
二、京东的O2O模式创新京东通过O2O（线上到线下）的模式创新，实现了线上线下的无缝衔接。
京东通过自有线上平台和线下实体店相结合，为顾客提供更加个性化的服务。
顾客可以在线上浏览商品信息，线下到实体店购买和体验，或者线下下单，线上提货。
O2O模式使得消费者可以充分感受到京东智慧零售的便利和优质服务。
三、京东的云计算和大数据创新京东在云计算和大数据分析方面做出了巨大的努力，并取得了显著的成果。
京东通过建设强大的云计算平台，利用大数据技术分析用户行为和消费习惯，提供个性化的推荐服务，实现精确营销。
此外，京东还利用大数据分析，优化供应链管理，提高物流配送的效率和准确性。
四、京东的智慧物流创新京东在物流领域也做出了许多创新。
京东成立了自己的物流公司，拥有庞大的物流网络和配送团队，通过智能化物流系统的建设，提供及时、准确的配送服务。
京东还积极探索无人机、机器人等先进技术在物流领域的应用，提高了物流配送效率，并实现了配送范围的不断扩大。
五、京东的跨界合作创新京东积极与其他行业进行合作，进行跨界创新。
例如与快递公司合作，推出了“京东到家”服务，为用户提供上门取件、洗衣等多种生活服务；与苏宁合作，实现线上线下资源的整合，提供更广泛的产品选择和便捷的购物体验。
这些跨界合作创新不仅为用户提供了更多元化的产品和服务，也推动了同行业的竞争和创新。
基于大数据的电商平台用户行为分析研究——以京东为例
基于大数据的电商平台用户行为分析研究——以京东为例一、背景介绍近年来，随着互联网的快速发展，电子商务行业迅速崛起。
大数据技术的应用给电商平台带来了巨大的变革，其中用户行为分析成为电商平台研究的重要方向之一。
本文以京东为例，通过对大数据的分析，从多个角度对用户行为进行研究。
二、用户购物偏好分析通过大数据分析，我们可以了解到在京东上进行购物的用户偏好。
例如，用户购买的商品种类、品牌、价格段等。
通过分析用户的购买记录和用户对商品的评价，我们可以得到用户喜好的准确指向，从而为电商平台提供个性化推荐服务。
三、用户浏览行为分析大数据分析不仅可以分析用户的购买行为，还可以追踪用户的浏览行为。
通过对用户在京东平台上的浏览记录的分析，我们可以了解用户对不同商品的关注程度和浏览路径，甚至可以预测用户可能感兴趣的商品类型。
这为电商平台提供了优化商品展示和推荐的依据。
四、用户活跃度分析大数据分析可以帮助电商平台识别出哪些用户是活跃用户，哪些用户是潜在用户，从而制定更精准的运营策略。
通过对用户的登录频率、购买频率、浏览时长等数据进行统计分析，可以识别出活跃用户的特征，进而针对性地进行用户管理和留存策略。
五、用户地域分析京东平台拥有广泛的用户群体，覆盖全国各个地区。
通过大数据的分析，我们可以了解用户来自哪些地区，并对用户的行为进行分析。
通过对不同地域用户购买偏好的了解，可以优化商品的区域供应链，提供更精准的商品定位和服务。
六、用户评论分析京东平台上，用户对购买过的商品可以进行评论和评价。
通过对这些评论的大数据分析，可以了解用户对商品的满意度和需求。
同时，还可以统计不同商品的评论数量和质量，从而分析品牌和商品在用户心目中的声誉，为用户购物提供参考依据。
七、用户投诉分析电商平台上无法避免出现一些用户的投诉和意见反馈。
通过对用户投诉的大数据分析，可以及时发现和解决问题，提升用户的满意度。
比如，针对经常出现问题的商品或者服务，可以进行及时的改进和优化，提高用户的购物体验。
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京东大数据的思考和探索
作者：刘彦伟
来源：《软件和集成电路》2018年第08期
京东大数据平台是京东大数据业务的基础服务平台，为京东大数据业务的实现提供一站式、自助式的大数据处理全流程解决方案。
涵盖数据接入、存储、处理、分析、挖掘、可视化、机器学习等产品和服务，致力于大幅降低大数据消费门槛，帮助京东大数据业务快速落地，助力京东实践以数据为驱动的业务变革与发展。
京东在大数据方向上的思考和探索非常多，今天主要和大家分享实时数仓、存储计算分离与容器化。
我针对京东大数据的业务场景和特点，对实时数仓这个领域大概做了三个分类，即实时应用、实时分析、实时数仓。
关于实时应用，比如，实时大屏、京东聊吧等，京东内部用的实时报表，为京东的高层或京东业务人员提供决策支持类系统，就是非常典型的实时应用。
这些实时应用类业务的技术，在业内发展得比较成熟，比如Storm、Flink、SparkStreaming等的技术框架已经非常成熟，京东基于技术框架再去落地这些应用。
这些应用的特点是：门槛高。
正因为用了这些比较流行的实时计算框架，京东在数据时效性上可以达到秒级的延迟。
关于实时分析，实时分析是实时应用里一个非常典型的产品。
大家在访问京东App、京东网站时，当你浏览一些商品之后，京东能够根据你的实时浏览行为，为你推荐需要的产品，因为每个人在京东看到的商品或广告不一样。
实时主要是体现在数据时效性上，通过实时OLAP 分析平台，可以让我们的业务人员或分析师看到分钟级或秒级延迟数据。
通过技术手段提升OLAP引擎的数据时效性，从而解决实时分析对数据分析场景的支持。
实时分析的场景具有不确定性，分析人员需要获取什么样的数据相对不确定。
分析人员需要的订单类型数据可能基于地域分析，也可能基于渠道分析，也可能基于不同时间窗口分析。
总之，需求相对不确定。
数据相对确定，要么基于订单数据分析，要么基于流量数据分析。
实时分析需要研发人员和研发资源的参与，研发人员需要构建OLAP产品底层的模型，研发资源的投入永远不够。
京东的业务非常广泛，除了物流、配送、供应链等核心业务之外，还有大量长尾需求。
对于长尾需求在实时性上的需求没办法满足，因为没有这么多研发资源投入进来去帮他们构建实时应用或实时OLAP的基础产品。
随着实时分析的广泛应用，各个部门对实时计算的需求非常迫切，为了更好地满足客户的需求，我们提出了实时数仓概念。
实时数仓概念是相对于传统数据仓库而言，通过技术手段把传统数据仓库升级为实时数仓，可以达到分钟级时延，实时数仓可以满足有长尾需求的所有用户。
实时数仓平台是通用型解决方案，京东的任意一个业务部门可以基于体系内的引擎，通过流式计算引擎的方式，实时写入实时数仓平台中。
通过实时数仓的构建，京东所有业务人员的采销、运营都具备了获取实时数据的能力，有了实时数仓的体系之后，业务人员上线业务的第一天，就能看到他实时的数据。
所以，我们认为，实时数仓可以改变整个大数据体系的未来。
实时数仓通过实时数据总线，将存在数据库里的数据、放在服务器上的日志型数据、结构化数据、非结构化数据等，全部接入流式计算引擎中，流式计算引擎将数据分发到不同存储中。
第一类是在线存储，第二类
是放在OLAP引擎中，第三類是通过流式计算引擎将流式数据同步到数据仓库中。
京东通过这三类存储，构造三位一体的实时大数据解决方案，让整个实时业务在京东的落地变得更加简单。
接下来我们谈谈存储计算分离与容器化，存储计算分离与容器化的常规方案有：存储计算混合部署、数据本地化、硬件配置均衡、独立于在线集群。
计算不再去找存储，减少数据的搬运，从而减少对网络的带宽消耗，存储和计算部署在一个节点上。
而今，常规大数据平台一般独立于在线系统，他们互相物理隔离。
常规方案形成以来一直广受欢迎，随着技术和业务的发展，常规方案已经暴露出很多问题。
第一个问题，存储与计算相互制约，包括机器选型、机器拓展等。
比如，如果机器的存储不够了，你要买机器，但是你买的机器可能没办法照顾到某一个资源，这样一个模式制约了机器的选型以及拓展。
庆幸的是，最近几年，容器化技术逐渐成熟，10G网络是标配，25G网络逐渐普及，机器间的网络传输不是问题，这是一个硬件升级带给我们整个平台的机遇。
基于这个机遇，我们提出了存储系统、计算系统的未来发展方向，他们应该去做存储与计算分离，存储节点和计算节点应该分开，不应该像现在这样耦合在一起，相互制约，影响各自发展。
解决存储、计算遇到的问题需要做很多工作：第一，关闭数据本地化，优化远程读写；第二，存储、计算独立发展，比如，存储机型、计算机型以及存储引擎、计算引擎需要独立发展；第三，通过路由实现多集群的统一；第四，基于容器化的在线、离线计算资源弹性互补。
通过存储计算分离与容器化，可以极大地提升整个数据中心的资源使用率。
（根据演讲内容整理，未经本人审核）。