京东数据仓库海量数据交换工具--张侃
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。
京东金融信息化运行机制
京东金融的信息化运行机制是一个复杂而关键的体系，它涵盖了多个层面，包括数据收集、存储、处理、分析，以及业务流程的自动化和优化等。
以下是对其运行机制的详细阐述：1. 数据收集与存储：京东金融拥有强大的数据收集能力，这得益于其在电商领域的长期积累，以及在金融业务中引入的大量客户信息和交易数据。
这些数据被安全地存储在强大的数据仓库中，为后续的数据分析提供了丰富的资源。
2. 数据处理与分析：京东金融拥有一支专业的数据团队，他们运用各种数据处理和分析技术，如机器学习、人工智能等，对收集到的数据进行深度挖掘，以发现潜在的商业机会和风险控制点。
这些分析结果被广泛应用于信贷评估、投资决策、风险控制等领域。
3. 业务流程自动化：京东金融通过引入先进的数字化技术，如人工智能和自动化系统，优化了业务流程。
例如，在线信贷申请流程完全实现了自动化处理，大大提高了效率，同时也降低了人工错误。
4. 数据分析驱动决策：京东金融的决策基于深入的数据分析。
无论是贷款定价，还是投资策略，京东金融都依赖于大量的数据驱动的决策。
这种模式不仅提高了决策的准确性和效率，也为客户提供了更优质的服务。
5. 用户隐私保护：在收集和使用用户数据时，京东金融高度重视用户隐私保护。
所有的数据都是在符合国家法律法规的前提下使用的，任何数据泄露事件都是严格禁止的。
6. 持续的技术创新：京东金融非常重视技术创新，不断引进和开发新的数字化技术，以提高运营效率，优化用户体验。
7. 信息安全体系：京东金融建立了严格的信息安全体系，以确保客户数据的安全。
他们定期进行安全审计，并对员工进行安全培训，以提高整体的信息安全意识。
总的来说，京东金融的信息化运行机制是一个以数据驱动决策，以用户需求为导向，以技术创新为驱动的体系。
它通过高效的数据收集、处理和分析，以及业务流程的自动化和优化，实现了对业务的精准控制和对用户的优质服务。
同时，他们也非常注重用户隐私保护和信息安全，这是他们长期稳健发展的基础。
京东大数据的思考和探索
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。
京东核心中间件是如何支撑业务快速发展
Shard1(S1) Shard2(S1)
Shard1(S2) Shard2(S2)
SDK
Consumer
大纲
邦之利器，今可示人
——京东核心中间件介绍
宝剑锋从磨砺出
——京东中间件的架构演进
饮水思源
——京东中间件的开源计划
京东核心中间件是如何支撑业务快速发展
何小锋
架构演进
初期
推广
精细化运营 （演进）
缺乏服务标准和治理，找不到服务提供方和消费方
(Zookeeper)
• 负载均衡 • Failover
注册配置
Web Console
(SDK)
• TCP • 一致性Hash
APP
实例1 实例2
试水取经，带痛成长
痛点 解决方案
京东中间件
何小锋
大促无法满足，代码掌握不深，响应不能及时，开始自研中间件
1. 减少网络传输：优化通信协议，减小数据包大小，数据压 缩，批量传输 2. 异步处理(NIO，异步事件) 3. 减少内存数据拷贝 4. 优化文件存取：顺序追加，组提交，减少拷贝，内存映射 文件 5. 优化复制协议：并行复制，增量复制
接入应用
吞吐量 (11.11)
队列数量
京东核心中间件是如何支撑业务快速发展
何小锋
中间件核心支撑
大数据 广告 中间件 JSF …… 弹性计算云(Docker) 商城 金融 ……
JMDB
JMQ
分发网络 数据存储
IDC
JSF架构
Web Console
京东中间件
何小锋
Open API HTTP Gateway
MySQL
Registry
Provider
京东电商网店数据分析技巧找到销售瓶颈并优化
京东电商网店数据分析技巧找到销售瓶颈并优化随着互联网的发展，电商行业的竞争日益激烈。
为了提高京东电商网店的销售业绩，不仅需要进行精准的市场定位和产品推广，还需要通过数据分析技巧找到销售瓶颈并进行优化。
本文将介绍几种常用的数据分析技巧，帮助京东电商网店找到销售瓶颈并实施优化措施。
一、销售趋势分析销售趋势分析是数据分析的基础，它可以帮助京东电商网店了解产品销售的整体情况。
可以通过绘制销售额、订单量等指标的时间序列图来观察销售情况的波动趋势。
通过分析销售趋势，可以发现销售的“瓶颈期”，即销售额下滑或订单量骤减的时间段。
通过对瓶颈期的分析，可以找到原因并采取相应的措施。
二、关键词分析关键词是京东电商网店搜索引擎的核心，也是用户搜索商品的重要途径。
通过分析用户在京东网店搜索的关键词，可以了解用户的需求和偏好，从而针对性地进行商品优化和推广。
可以使用词频统计、关键词云图等方式分析用户搜索的关键词，找到热门关键词和长尾关键词，为产品推广提供指导。
三、用户行为分析用户行为分析是了解用户行为和购买决策过程的重要手段。
可以通过分析用户在京东网店的浏览记录、点击记录、购买记录等数据，了解用户的兴趣偏好、购买习惯和购买动机。
通过对用户行为的分析，可以发现用户的购买瓶颈，即购买转化率低的环节。
根据购买瓶颈的不同，可以采取不同的优化策略，例如改进产品页面设计、提供更多的购买决策支持等。
四、竞品分析竞品分析是了解竞争对手优势和劣势的重要手段。
可以通过分析竞争对手的价格、促销活动、产品特点等数据，找到竞争对手的销售瓶颈，并进行针对性的优化。
可以使用竞品价格比较、竞品特点对比等方式进行竞品分析，从中获取启示和借鉴，优化自身的产品和销售策略。
五、用户评价分析用户评价是京东电商网店的重要资产，可以反映产品的质量和用户体验。
通过分析用户对产品的评价和意见，可以找到产品的不足之处，并进行改进。
可以使用情感分析、评价标签分析等方式分析用户评价，了解用户对产品的满意度和需求差距，从中挖掘出潜在的销售瓶颈并采取措施加以优化。
大数据时代精准营销在京东的应用研究
大数据时代精准营销在京东的应用研究一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为商业运营中至关重要的一环。
大数据不仅可以帮助企业更好地了解消费者，还可以为精准营销提供强大支持。
作为我国最大的自营式电商评台，京东一直致力于通过大数据技术，提高用户体验、增强用户黏性、提高用户复购率。
本文将着眼于大数据时代下京东的精准营销应用进行深入探讨。
二、京东大数据精准营销的技术支持1. 用户画像大数据为精准营销提供了丰富的用户数据样本，通过分析用户的消费行为、浏览记录、搜索习惯等，京东可以建立起用户画像。
通过用户画像，京东可以更好地了解用户的兴趣爱好、购买习惯、消费能力等，从而实现个性化的推荐、定制化的营销活动。
2. 大数据分析京东利用大数据分析技术，可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息。
通过对用户行为数据的挖掘，京东可以发现用户的潜在需求，精准把握商品的受欢迎程度，实现更加准确的营销策略制定。
3. 智能推荐系统京东的智能推荐系统是基于大数据分析和机器学习技术构建而成的。
通过对用户历史行为数据的深度学习，智能推荐系统可以根据用户的兴趣爱好和行为习惯，实时推荐用户感兴趣的商品，从而提升购物体验，增加用户购买的可能性。
三、京东大数据精准营销的应用案例1. 个性化推荐以用户购物历史、浏览记录等多维度数据为基础，京东的个性化推荐系统能够向用户展示他们感兴趣的商品。
无论是首页推荐、商品详情页推荐，还是购物车页推荐，都能够根据用户的兴趣实时调整推荐内容，从而提高用户购买转化率。
2. 营销活动定制通过大数据分析，京东可以更加精准地制定营销活动。
针对高消费能力用户可以推送奢侈品牌的促销活动，而对于年轻用户则可以推送潮流时尚品牌的打折信息。
这样的定制化营销活动能够更好地触达用户，提高用户参与和购买的积极性。
3. 客户关系管理京东通过大数据技术搭建起了完善的客户关系管理系统。
系统根据用户的购物行为、互动行为等信息，将用户划分为不同的等级或标签，然后针对不同的用户群体制定不同的维护策略，提升用户忠诚度和复购率。
京东：分布式存储体系成为业务基石
京东：分布式存储体系成为业务基石作者：来源：《中国信息化周报》2014年第32期京东（）自主研发的分布式文件系统、分布式缓存与高速键值（Key-value）存储服务目前已经成为它开展电子商务业务的基石。
作为中国最大的自营式电子商务企业，京东用十年的时间，积累了超过4047万的活跃用户。
2013年，京东的订单量达到3.222亿，成交总额（GMV）超千亿元。
如今，京东已经成为全球PB级数据管理俱乐部的成员。
而要对PB级的数据进行有效的存储与管理，稳健、高效的大规模分布式存储体系至关重要。
针对电子商务业务中海量小文件、大文件等数据分布式存储与管理的实际需求，京东从2013年7月开始着手自主研发分布式文件系统JFS，以及分布式的缓存与高速键值存储服务Jimdb，目前已经取得了阶段性的成果。
据京东架构委员会主任、云平台首席架构师、系统技术部负责人刘海锋介绍，JFS（即Jingdong File System）已经陆续实现了海量小文件、对象存储、块存储、新图片系统等功能，此外，元数据的结构化存储以及与Hadoop的集成等问题正处在研发阶段。
“京东每天的库房记录在十亿个数量级，商品图片总共有几十亿张。
这些文件基本上都是KB级别的，关系型数据库不太擅长处理这些海量小文件，主要的问题是扩容困难，且需要定期删除。
而使用开源存储系统也要面临维护工作繁重，需要定制化开发等问题。
”刘海锋说。
反复考察后，京东从开源定制开发转向自行研发，希望以此实现系统的灵活可控，并且获得长期、持续的技术收益。
目前已经投入使用的JFS 1.0版本类Paxos算法的强一致性，以及无单点故障、无内存索引、透明压缩等功能，有300余个京东的业务应用在其上运行。
基于内存的键值存储方面，京东最早使用的是Redis。
当独立的Redis实例积累到数千个，分散系统的管理难题也随之而来。
“内存超标、启动慢、难扩展等问题驱动我们在原有Redis平台的基础上去创新。
京东 oa(京东oao激活)
京东 oa(京东oao激活)
随着信息化的不断发展，企业的管理方式也在不断更新和升级。
OA(Office Automation)办公自动化系统应运而生，成为企业管理中不可或缺的重要工具。
而在这个领域，京东OA系统(JD OA)凭借其强大的功能和优秀的性能，成为了众多企业的首选之一。
京东OA系统是一款集办公自动化、企业应用、流程管理、协同办公等多种功能于一体的综合性办公软件。
其主要特点包括以下几方面：
1. 功能齐全：京东OA系统支持多种办公自动化功能，如文档管理、邮件管理、日程管理、通讯录管理等。
此外，该系统还可以实现流程管理、协同办公、在线会议等高级功能，满足企业日常办公的各种需求。
2. 界面简洁：京东OA系统的界面设计简洁大方，操作简单方便。
无论是新手还是老手，都能够快速上手，并且能够有序地进行各种操作。
3. 安全稳定：京东OA系统采用了最先进的安全技术，保证用户的数据安全性和隐私安全性。
同时，系统还具备高性能、高稳定性的特点，能够满足企业大规模使用的需求。
4. 可定制性强：京东OA系统可根据企业的具体需求进行定制，满足不同企业的个性化需求。
同时，该系统还具备良好的扩展性，能够适应企业不断变化的需求。
5. 成本低廉：相对于其他同类软件而言，京东OA系统的价格非常实惠，企业可以根据自身情况选择不同的版本，满足不同的预算要求。
总之，京东OA系统是一款功能强大、操作简便、安全稳定、可定制性强、成本低廉的综合性办公软件。
在这个信息化时代，京东OA系统为企业提供了高效、便捷、安全的管理工具，帮助企业更好地实现管理目标，提高工作效率，迎接未来挑战。
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HDFS
hdfs writer
多线程并行执行
reader disruptor writer
reader
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
reader
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并行执行任务
– 分库分表，库名表名sql拆分
资源有效利用
– 根据系统资源增加线程数
调度模板和实时监控
二、plumber技术特点和实现方案
三、 clojure语言在开发中的应用
技术特点及实现方案 • 读写分离插件化
• 多线程并行执行
• 配置化和实时统计信息 • 定制化开发全国仓库抽取
读写插件化
reader
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Reader : mysql, sqlserver, oracle, mongodb, hive, log Writer : hive, mysql, oracle, hbase
三、 clojure语言在开发中的应用
目 录 CONTENTS
一、离线海量数据交换场景介绍
二、plumber技术特点和实现方案
三、 clojure语言在开发中的应用
技术突破
• 海量
• 每日进出上TB数据
• 每天数千数据传输任务 • 异构
• 结构化：mysql, sqlserver, oracle, hive
谢谢！
Thank you!
北京市朝阳区北辰西路8号北辰世纪中心A座6层 6F Building A, North-Star Century Center, 8 Beichen West Street, Chaoyang District, Beijing 100101 T. 010-5895 1234 F. 010-5895 1234 E. xingming@
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目 录 CONTENTS
一、离线海量数据交换场景介绍
二、plumber技术特点和实现方案
三、 clojure语言在开发中的应用
为什么是clojure
(defn average [numbers] (/ (apply + numbers) (count numbers)))
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代码结构
多线程编程
Clojure in JD
datasource
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magpie hbase magpie
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定制化全国仓库数据抽取
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• 非结构化: mongodb, hbase, log • 场景复杂 • mysql分库分表 • 全国各地仓库数据抽取
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HIVE
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DB
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张侃 京东大数据平台部
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