大数据技术在精准营销中的应用
大数据应用 实现精准营销
大数据应用实现精准营销大数据应用实现精准营销随着互联网的迅猛发展，大数据正逐渐成为企业实施精准营销策略的重要工具。
通过利用大数据分析，企业可以更好地了解消费者需求，预测市场趋势，并精准地推送个性化的营销信息。
本文将探讨大数据应用在实现精准营销方面的重要性、具体方法及其带来的益处。
一、大数据应用的重要性大数据是指规模庞大、复杂度高且速度快的数据集合。
传统的市场调研方式往往无法覆盖到所有的消费者细分群体，而大数据分析可以帮助企业更全面地了解消费者的行为习惯、偏好和需求。
通过挖掘大数据，企业可以识别潜在客户、优化产品设计、改进营销策略，从而实现精准营销。
二、大数据应用的具体方法1. 个性化营销通过分析消费者的历史购买数据、搜索记录和社交媒体行为，企业可以对消费者进行精准细分，进而以个性化的方式进行营销。
比如，根据消费者的购买偏好，提供个性化的产品推荐和定制化的营销方案，更好地满足消费者的需求，提高购买转化率和客户满意度。
2. 基于位置的营销通过利用大数据分析消费者的地理位置信息，企业可以在特定区域推送定向广告、优惠券等促销信息，吸引消费者到店消费。
此外，企业还可以跟踪消费者在店内的行为，了解他们的购物路径和停留时间，从而优化店铺布局和产品陈列，提升购物体验。
3. 社交媒体营销社交媒体成为人们获取信息和互动的重要渠道，通过分析社交媒体上的大数据，企业可以了解消费者对产品和品牌的评价和口碑，快速响应消费者的需求和反馈。
同时，企业可以通过社交媒体平台与消费者进行互动，提供专业建议、解答疑问，增加消费者的黏性和忠诚度。
三、大数据应用带来的益处1. 提高营销ROI通过精准营销的方式，企业可以避免资源浪费，将营销投入最大程度地转化为销售收入。
大数据分析可以帮助企业找到最有潜力的消费者群体，并制定相应的营销策略，减少广告和促销成本，提高营销回报率。
2. 增强竞争力利用大数据分析来了解市场趋势、竞争对手的策略，企业可以及时调整自身的营销策略，更好地满足消费者需求，抢占市场份额。
大数据在精准营销中的应用有哪些
大数据在精准营销中的应用有哪些在当今数字化的时代，大数据已经成为企业营销领域的重要工具。
通过对海量数据的收集、分析和应用，企业能够实现更精准的营销，提高营销效果和投资回报率。
那么，大数据在精准营销中的具体应用都有哪些呢？首先，大数据能够帮助企业更精确地描绘客户画像。
客户画像是对客户特征、需求、行为等方面的综合描述。
通过收集客户的基本信息、购买历史、浏览记录、社交媒体活动等多维度的数据，企业可以深入了解客户的兴趣爱好、消费习惯、生活方式等。
比如，一个经常在电商平台上购买运动装备、关注健身博主、参加线上健身课程的客户，很可能是一个热爱运动、注重健康的人。
基于这样的客户画像，企业可以向其推送相关的运动产品、健身服务等精准营销信息，从而提高营销的针对性和成功率。
其次，大数据能够实现精准的市场细分。
传统的市场细分方法往往基于有限的几个维度，如地理位置、年龄、性别等。
而大数据能够基于更多的变量，如消费行为、兴趣偏好、社交关系等，将市场细分为更精准、更具个性化的群体。
例如，一家汽车制造商可以通过大数据分析，将市场细分为追求速度与激情的年轻消费者群体、注重家庭出行舒适的中年消费者群体、关注环保节能的高端消费者群体等。
针对不同的细分市场，企业可以制定差异化的营销策略，提供个性化的产品和服务，满足不同客户群体的需求。
再者，大数据有助于预测客户需求和行为。
通过对历史数据的分析，利用数据挖掘和机器学习技术，企业可以预测客户未来的购买意向、需求变化以及行为趋势。
比如，在电商领域，如果一个客户经常购买母婴产品，那么在其孩子即将进入新的成长阶段时，企业可以提前预测其对相关产品的需求，如儿童玩具、学习用品等，并及时向客户推送相关的营销信息。
这种基于预测的精准营销能够提前满足客户的需求，提高客户的满意度和忠诚度。
另外，大数据还能够优化营销渠道的选择和投放策略。
不同的营销渠道在触达客户的效果上存在差异。
通过大数据分析，企业可以了解不同渠道的用户特征、流量来源、转化率等指标，从而选择最适合目标客户群体的营销渠道。
大数据在电商营销中的应用如何利用大数据进行精准营销
大数据在电商营销中的应用如何利用大数据进行精准营销大数据在电商营销中的应用——如何利用大数据进行精准营销随着互联网的快速发展，电子商务成为了商业领域中不可忽视的力量。
大数据的出现为电商提供了一个全新的机遇和挑战。
利用大数据来进行精准营销，不仅可以有效提高销售效益，还可以提升用户体验。
本文将探讨大数据在电商营销中的应用，并介绍如何利用大数据进行精准营销。
一、大数据在电商营销中的应用1. 用户画像构建用户画像是根据用户的个人信息、消费行为等数据特征进行分析和归纳的用户标签。
通过大数据技术，电商企业可以对用户进行细致的分类和分析，了解用户的兴趣爱好、购买习惯等特征，从而实现个性化推荐、定制化服务等精准营销策略。
2. 营销策略优化通过大数据分析，电商企业可以对营销策略进行优化。
例如，根据用户购买历史和行为轨迹，分析用户的购买需求和偏好，进而提供个性化的推荐和营销活动。
此外，通过对竞争对手的数据进行分析，还可以及时调整自身的定价策略，提高产品竞争力。
3. 营销资源分配大数据分析可以帮助电商企业更加合理地分配营销资源。
通过对用户数据和市场数据的分析，可以确定不同用户群体和市场细分的关键因素，从而合理配置广告预算、确定广告投放策略等。
4. 客户关系管理大数据在电商营销中还可以用于客户关系管理。
通过对用户行为和数据库的分析，企业可以对不同级别的客户制定相应的关系管理策略，并进行精细化的营销活动，提高客户忠诚度和满意度。
二、如何利用大数据进行精准营销1. 数据收集与清洗精准营销的第一步是收集高质量的数据，并对数据进行清洗和整理。
电商企业需要建立完善的数据收集机制，例如通过购物平台、问卷调查等方式收集用户数据。
同时，对数据进行清洗和去重，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据分析与建模在数据清洗完成后，电商企业可以利用数据分析工具对数据进行挖掘和分析。
通过数据建模，可以发现用户的购买规律、偏好等信息，并为后续的精准营销提供依据。
大数据分析在精准营销中的应用
大数据分析在精准营销中的应用随着互联网的发展，大数据分析逐渐成为企业决策和营销之中的重要部分。
大数据分析能够通过收集、处理和分析大量的数据，提高企业的效率和利润。
其中，精准营销是大数据分析最为重要的应用之一。
大数据分析的本质是将数据转化为可用信息，然后基于这些信息进行决策。
在传统营销中，推广活动通常都是针对广大消费者群体的，效果难以控制和预测。
而大数据分析可以帮助企业找到潜在的目标客户，并进行个性化的营销活动，从而提高营销效果和ROI（投资回报率）。
在精准营销中，大数据分析主要有以下几个应用：1.消费者画像对于任何一家企业而言，了解其目标客户是至关重要的。
而消费者画像能够帮助企业更深入地了解目标客户，并针对其兴趣、需求和行为制定营销策略。
消费者画像包括消费者的年龄、性别、地点、工作、教育背景、生活习惯等重要信息。
通过大数据分析，企业可以对这些信息进行收集和整合，并能够发现潜在的消费者偏好和需求，从而更加精确地制定营销策略。
2.预测消费者需求大数据分析可以对消费者的历史购买记录、浏览行为以及社交媒体数据进行分析，从而预测消费者的未来需求。
企业可以通过这些信息来了解消费者的兴趣、需求和购买决策过程，并据此进行个性化的产品推荐和定制服务。
3.定向广告投放传统广告通常都是面向广大消费者群体，而定向广告可以更加精准地投放到目标客户中。
大数据分析可以帮助企业营销人员根据消费者的标签、位置和行为等因素来制定广告推送策略。
例如，当消费者在搜索某种特定的产品时，企业可以通过搜索引擎广告的方式将与其搜索词相关的广告推送给其。
这样一来，不仅可以提高广告投放的转化率，还能节省广告投放的成本。
4.增强客户忠诚度企业也可以通过大数据分析来增强客户忠诚度。
营销人员可以基于消费者画像和购买历史数据，向客户提供有价值的产品建议和升级服务。
另外，在消费者投诉或退款等情况下，企业也可以通过大数据分析来及时处理问题，提高客户满意度。
总之，大数据分析在精准营销中是非常有用的应用之一。
大数据在市场营销中的应用
大数据在市场营销中的应用
大数据在市场营销中的应用非常广泛，以下是一些主要的应用方式：
1. 精准营销：大数据可以通过客户画像和消费者广泛的购买记录，精准地分析用户的行为、偏好和心理。
例如，通过大数据的分析，可以找到目标客户的个人特征，如性别、年龄、收入、教育程度等，进而推送个性化的营销信息，提高市场精准营销的效果。
2. 产品优化：大数据技术可以助力企业进行产品或服务优化，制定合理的调整策略，从而让用户更满意，增强用户满意度。
大数据分析可以稳定供应链管理，从根本上解决供应风险，提高产品质量和降低产品成本。
3. 定价策略：大数据可以辅助销售的方面包括：提高潜在客户的质量，提高销售机会数据的质量，提高目标客户开发精确性，区域规划，赢利率等等。
在市场营销中，大数据也功不可没。
除了提供提高转换率策略，销售前景预测，增长收入和客户生命周期外，还有可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及如何改进客户关系管理系统。
4. 客户关系管理：大数据还可以用于客户关系管理。
通过分析客户的行为和偏好，企业可以更好地了解客户需求，提供更好的产品和服务。
同时，大数据还可以帮助企业识别潜在客户，提高客户满意度和忠诚度。
总之，大数据在市场营销中的应用可以提高企业的营销效率和精准度，降低成本并增强竞争力。
大数据在精准营销中的应用与挑战
大数据在精准营销中的应用与挑战近年来，随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始将大数据应用于精准营销中。
大数据的应用不仅让企业可以更好地了解消费者需求，还可以提高营销效果和精准度。
然而，大数据在精准营销中的应用也面临着一些挑战。
本文将探讨大数据在精准营销中的应用与挑战，并对未来的发展进行展望。
首先，大数据在精准营销中的应用可以帮助企业更好地了解消费者需求。
通过收集和分析大量的消费者数据，企业可以深入了解消费者的兴趣、偏好和购买行为。
这些数据可以帮助企业精准地定位目标消费者，并根据其需求制定个性化的营销策略。
例如，电子商务平台可以根据消费者的浏览历史和购买记录，向他们推荐个性化的产品和服务，提高购买转化率。
其次，大数据在精准营销中的应用可以提高营销效果和精准度。
通过对大数据进行分析，企业可以识别出消费者的购买模式和行为特征，从而更准确地预测消费者的购买意向。
这使得企业可以在适当的时机向目标消费者推送个性化的优惠和促销活动，增加购买意愿和忠诚度。
此外，大数据还可以帮助企业优化广告投放策略，选择适合的渠道和时段，提高广告的曝光率和点击率。
然而，大数据在精准营销中的应用也面临着一些挑战。
首先，数据安全和隐私保护成为了一个重要的问题。
大数据涉及海量的消费者信息，一旦被黑客攻击或不当使用，将对消费者的隐私和权益造成严重威胁。
企业在应用大数据时需要加强数据保护措施，确保消费者信息的安全和隐私不被泄露。
其次，大数据的收集和分析需要庞大的技术和资源投入。
要进行精准营销，企业需要从各种渠道收集数据，并建立完善的数据分析系统。
然而，这需要企业具备强大的技术团队和庞大的投资。
对于一些中小型企业而言，投入大数据的成本可能会成为一项挑战。
此外，大数据的应用还需要企业拥有合适的人才。
大数据的分析和应用需要专业的数据分析师和营销人员，他们需要具备对于数据的深度理解和分析能力。
然而，在目前市场上，这样的人才依然相对稀缺，企业在引进和培养这一类人才时也面临一定的困难。
大数据在精准营销中的应用
大数据在精准营销中的应用在当今数字化的时代，大数据已经成为企业营销领域的重要利器。
精准营销作为一种能够有效提高营销效果和投资回报率的策略，与大数据的结合更是为企业带来了前所未有的机遇和挑战。
大数据究竟是什么呢？简单来说，大数据就是海量的、多样化的数据集合，这些数据的规模之大、类型之多、生成速度之快，使得传统的数据处理方式难以应对。
它包括了消费者的行为数据、购买记录、浏览历史、社交互动等各种信息。
而精准营销则是基于对目标客户的深入了解，将营销信息准确地传递给最有可能感兴趣和购买的客户群体。
大数据在精准营销中的应用首先体现在对消费者的精准画像上。
通过收集和分析消费者在各种线上和线下渠道的行为数据，企业能够了解消费者的兴趣爱好、消费习惯、生活方式等多方面的特征。
比如，一个消费者经常在电商平台上购买运动装备，浏览健身相关的网页和社交媒体内容，那么就可以将其画像为一个对运动健身有浓厚兴趣的人。
基于这样的精准画像，企业可以为其推送与运动健身相关的产品和服务，大大提高营销的针对性和成功率。
其次，大数据能够帮助企业实现精准的市场细分。
市场细分是将整个市场划分为具有相似需求和特征的子市场的过程。
以往，企业往往依靠有限的市场调研和经验来进行市场细分，但这种方式往往不够准确和全面。
而借助大数据，企业可以基于大量的数据进行更精细、更准确的市场细分。
例如，一家服装企业可以根据消费者的购买记录、身材数据、时尚偏好等因素，将市场细分为不同的风格、尺码和价格段的子市场，从而为每个子市场制定更具针对性的营销策略。
再者，大数据有助于预测消费者的需求和行为。
通过对历史数据的分析和挖掘，企业可以发现消费者行为的模式和趋势，从而预测他们未来的需求和购买行为。
比如，在电商领域，根据消费者过去的购买周期和浏览行为，企业可以预测他们何时可能需要再次购买某些产品，并提前为他们推送相关的促销信息。
这种基于预测的精准营销能够在消费者需求产生之前就与他们建立联系，提高销售的机会。
大数据在精准营销中的应用
大数据在精准营销中的应用在当今数字化的时代，大数据已经成为企业营销的重要工具。
通过对海量数据的收集、分析和应用，企业能够更精准地了解消费者的需求和行为，从而制定更有效的营销策略，提高营销效果和投资回报率。
大数据的出现为企业提供了前所未有的洞察消费者的能力。
过去，企业往往只能通过有限的市场调研和销售数据来推测消费者的喜好和需求，这种方式不仅成本高，而且结果往往不够准确和全面。
而现在，随着互联网和移动设备的普及，消费者在网络上的每一次搜索、浏览、购买和评价等行为都能被记录下来，形成庞大的数据资源。
这些数据包含了丰富的信息，如消费者的兴趣爱好、购买习惯、消费能力、地理位置等，为企业了解消费者提供了更全面、更深入的视角。
例如，当消费者在电商平台上浏览商品时，他们的浏览历史、收藏夹、购买记录等数据都会被记录下来。
通过对这些数据的分析，企业可以了解消费者对不同产品的关注度和购买意愿，从而预测消费者未来的购买需求，并向他们推荐相关的产品。
又如，社交媒体平台上的用户数据，包括发布的内容、关注的话题、互动的对象等，也能反映出用户的兴趣和需求，为企业的精准营销提供线索。
大数据在精准营销中的应用主要体现在以下几个方面：首先是目标客户的精准定位。
通过对大数据的分析，企业可以将消费者细分为不同的群体，根据每个群体的特征和需求，制定针对性的营销策略。
比如，对于年轻消费者群体，企业可以采用更时尚、个性化的营销方式；对于老年消费者群体，则可以强调产品的实用性和便利性。
这样的精准定位能够大大提高营销的效果，避免资源的浪费。
其次是营销内容的个性化定制。
基于对消费者的深入了解，企业可以为每个消费者提供个性化的营销内容。
比如，根据消费者的购买历史和浏览偏好，为他们推送符合其兴趣的产品推荐、优惠信息和广告。
这种个性化的营销内容能够更好地吸引消费者的注意力，提高他们对营销活动的参与度和购买意愿。
再者是营销渠道的精准选择。
大数据可以帮助企业了解不同渠道的用户特征和流量分布，从而选择最适合目标客户群体的营销渠道。
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[1]
一个服务器系统。其基本特征是由多个SMP服务器(每 个SMP服务器称为一个节点)通过节点互联网络连接而 成，每个节点只访问自己的本地资源(内存、存储等)， 节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的 。 目 前的技术可实现512个节点互联。MPP数据库有以下特 点。1)一般存储为结构化数据，有明显的星型或雪花型 结构，适用于大数据分析的应用；2)每个服务器都有自 己独立的存储 、 内存和 CPU ， 允许动态地增加或删除 节点；3)数据分区划分到不同的物理节点上，通过分布 式查询优化来提高系统整体性能；4)主要用在数据仓库 和大规模的分析处理应用中。
2.2 数据挖掘算法
数据挖掘算法是一个不断验证不断匹配的过程，需 要数据分析人员与业务人员不断地沟通和交流，使采集 的数据更加符合实际营销情况。多数情况下，数据挖掘 技术与在线联机处理分析(OLAP)方法相伴使用 ， 也可 以单独使用，选择正确的挖掘算法至关重要。如分析电 信客户在生命周期中处于哪种状态，需使用回归分析； 分析挽留预流失用户，要根据以往流失用户特征预测用 户是否有流失意向，需使用分类算法[3]。
3.2 MPP与Hadoop+MySQL
目前大数据存储技术领域有两个主要的技术阵营和 研究方向。一是MPP(Massive Parallel Processing，大规 模并行处理)数据库；二是以Hadoop+ MySQL为代表的 分布式文件系统。如表1所示[5-7]，MPP兼顾计算和数据 访问，在计算能力上不如Hadoop，在数据访问能力上不 如MySQL；Hadoop提供了优秀的海量计算能力(同时提 供一定程度的数据访问能力)；MySQL提供了优秀的数据 访问能力，二者结合能够提供优秀的综合数据加工和访 问能力。
1.3 ETL技术
ETL 是指将数据从源端经过抽取 (Extract) 、 转换
21
业务与运营 Business & Operation
(Transform) 、 加载 (Load) 至目的端的过程 ， 该部分在 数据挖掘和分析过程中为最基础的一部分 。 一个良好 的ETL系统应该有以下几个功能。1)消除数据错误并纠 正缺失数据 ； 2) 对于数据可信度的评估提供文档化衡 量；3)获取相互作用的数据流程来保护数据；4)整合多 个源数据；5)将数据进行结构化供最终用户使用。
1
大数据技术架构
1.1 MPP数据库
MPP(Massively Parallel Processing，大规模并行 处理系统)由多个SMP(Symmetric Multi Processing，对 称多处理系统 ) 服务器通过一定的节点互联网络进行连 接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度看它是
的数据分析应用 ( 包括面向管理层的企业管理和经营分 析，面向前端的业务开发、运营与推广分析，面向后端 的网络运营与优化分析 ) ， 又要支撑对外的数据开放与 数据经营服务，包括数据产品化。
3.1 系统架构
某基础运营商的大数据系统架构如图 1 所示 。 主 要包括大数据 uCloud D “ 三大体系 、 四大平台 ” 的总 体规划以及全网 、 宽带明细数据 、 企业管理域核心数 据、移动互联网流量日志、全网手机终端数据等。 精准化营销与维系系统是构建在大数据平台之上， 基于数据平台的数据支撑能力，依托传统B域高价值密 度数据，充分挖掘O域上网行为等低价值密度数据，通 过开放式应用平台将其数据能力转化为实际生产力。
3.3 数据采集与整合
大数据平台对生产系统数据的采集及整合是精准化
22
Business & Operation 业务与运营
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营销与维系系统建设的基础。大数
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据平台的采集整合数据分类与技术 如图2所示。 1) 结构化数据采集与整合 。 采集生产系统和业务平台的数 据 ， 并通过 DCN 承载传输 。 实现 前置机中的全 / 增量数据的实时 / 定 时采集功能；实现前置机中基于 Web 服务的少量数据采集功能 ； 实现前置机与交换平台之间的传 输控制交互功能。 2) 非结构化采集与整合。采集 互联网相关的内容及行为信息，并通 过IP网承载传输。通过网络爬虫引擎
引言
大数据时代 ， 数据已经渗透到当今每一个行业和 业务职能领域，成为重要的生产因素。对于海量数据的 挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪 潮的到来。回顾近两年对大数据的探索历程，某基础运 营商一方面顺应大势，牢牢把握大数据技术快速发展的 机遇，另一方面应势而动，充分释放前期IT集中化、一 体化的红利，坚定推进数据集中。先后经历了数据集中 采集的积淀、初试大数据Hadoop平台、传统数据库与 Hadoop混搭架构的大数据平台创建，以及目前朝开放 式大数据服务平台迈进四个阶段。 精准化营销与维系系统，依托大数据精准定位支撑 端到端多维度维系体系，构建在大数据平台之上，面向 客户、面向服务、面向管理，深化数据分析、数据挖掘 能力，洞察客户、透视企业，是将大数据转化为实际生 产力的重要云化应用之一 。
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2.3 可视化分析
数据可视化是利用图形、图像处理以及用户界面， 向用户清晰有效地传达数据所传达的信息。目前，数据 可视化技术一般以表格、图形、地图等形式为主，实现 图表联动、图表转化、表格下钻、多维切换、地图数据 高亮显示等功能。
2.4 预测分析
预测性分析是根据可视化分析和数据挖掘的结果做 出预测性的判断。数据挖掘可以预测“谁可能是手机报 倾向使用用户，谁可能更喜欢玩网游”，或者预测“谁
运营商对外开放计算资源和存储资源，针对外部合作伙 伴和客户实行按需分配资源，允许合作伙伴和客户在所 分配资源内部署业务运营所需的应用，在资源范围内使 用已授权的电信数据资产，同时，允许其与自身数据进 行融合，与电信业开展数据应用运营业务合作。 2) 数据类能力 。 主要指在保证数据安全的前提 下 ， 向合作伙伴开放数据资产 ， 允许合作伙伴将其所 拥有的数据与电信数据进行充分结合 ， 产生满足业务 需求的价值数据 ， 或者借鉴已成熟的数据模型 ， 形成 自身个性化的数据模型 。 主要包括 ： 数据转售 、 数据 咨询、数据能力开放等。 数据转售是指汇聚电信数据资产、外部关联数据、 经过脱敏、分析挖掘等加工处理后依按需有偿原则向第 三方提供数据接口调用的服务。通过数据挖掘将用户登 陆网址分析的大样本数据出售给相关客户，如淘宝、京 东、苏宁、新浪等，方便客户进行价值营销，形成新的 盈利模式。 数据咨询是指对电信数据、关联的外部数据进行收 集、存储和加工，形成有价值的商业咨询报告，向第三 方提供以获取信息增值收入。 数据能力开放是大数据能力平台的虚拟运营模式， 第三方租用平台空间、计算和数据资源，开展数据分析 和挖掘应用，以满足自身业务需要或向其客户提供商业 信息服务。 为实现大数据能力，主要从以下几点进行分析。 1) 洞察客户需求，提升客户感知。 ①洞察客户特征 ， 精准把握客户需求 。 基于大数 据，构建多维度分类分级的高清客户画像，洞察客户消 费行为与需求偏好，开展以客户为中心的精准化、高效 率的套餐推介 、 服务维系 、 流量助推 、 定向营销等活 动，贴合客户需要，提升客户感知。并储备对外合作数 据价值多元化、多样化的服务交付能力，如以大数据平 台的完整客户画像为基础，为客户进行一对一的个性化 广告投放，通过短信等方式发送餐饮、娱乐、购物等生 活信息推荐给客户。
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图2 大数据平台的采集整合图
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业务与运营 Business & Operation
1.2 Hadoop大数据处理平台
Hadoop是参考Google相关技术而发展起来的开源 分布式存储和计算系统。其核心部分是HDFS(Hadoop Distributed File System，分布式文件系统)和M/R(Map/ Reduce)。HDFS是一个高度容错性的存储系统，M/R 则是一个计算框架。一个M/R作业通常会把输入的数据 集切分为若干独立的数据块，由Map任务以完全并行的 方式处理。框架会对Map的输出先进行排序，然后把结 果输入给Reduce任务，作业的输入和输出数据都会被 存储在HDFS中，整个框架负责任务的调度和监控以及 失败任务的重新执行[2]。
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