大数据技术在电子商务中的研究和应用
大数据在电子商务中的应用
大数据在电子商务中的应用一、引言在当今数字化时代，大数据的应用越来越广泛。
从社会生产到民生需求，大数据已经在各个领域中获得了广泛应用。
其中，电子商务作为信息技术与商业的结合，已经形成了庞大的市场体系。
大数据的快速发展给电子商务带来了巨大的机遇，同时也挑战着电子商务的发展。
因此，本文将以大数据在电子商务中的应用为主题，探讨大数据在电子商务中的应用现状、问题及发展趋势。
二、大数据在电子商务中的应用现状1、数据分析首先，大数据分析是电子商务平台的基石之一。
通过专业的数据分析方法，电子商务公司可以获取消费者的需求，从而优化产品设计、营销策略和服务质量。
例如，通过消费者搜索行为和历史购买记录，电子商务公司可以利用大数据分析方法，对消费者的购买意向作出精准判断，并查找潜在的客户，并根据这些数据生成商品推荐列表。
2、预测销量和库存管理大数据还可以用于预测销售量和库存管理，帮助电子商务公司避免供给过剩或不足的问题。
通过分析过去销售数据和顾客趋势，预先了解销售可能会出现的峰值，进而制定合理的销售策略。
同时，大数据还可为电子商务公司提供更加准确的库存信息，从而更好的掌握库存情况，降低库存滞销率。
3、交易安全管理大数据可以帮助电子商务平台构建高效的交易安全管理系统。
通过加强对用户数据的保护，并采用数据加密技术和数据挖掘技术，可以最大程度地保障用户数据隐私和财产安全。
4、在线客服在线客服能够提供24小时不间断的服务，在增进客户体验的同时也需要强大的技术支持。
大数据分析可以体现用户的需求，因此电子商务平台可以有针对性地安排在线客服，及时、准确地解决用户的问题。
5、广告投放电商企业通过大数据挖掘，可以更好地评估广告的投放效果，帮助企业制定更合理的广告投放策略。
随着机器学习技术的不断创新，电商平台可以根据用户的欣赏习惯，提供个性化的广告推荐方式，从而使得广告投放更加有效。
三、电商大数据面临的挑战尽管大数据对电子商务行业的影响越来越大，但是电商大数据在实践中也面对不少挑战。
大数据技术在电子商务中的应用
大数据技术在电子商务中的应用随着信息技术的不断发展，大数据技术逐渐成为电子商务领域的一大利器。
大数据可以为电子商务提供用户行为分析、商品推荐、数据挖掘等方面的支持，从而促进电子商务的发展和竞争力的提升。
一、用户行为分析大数据技术可以分析用户在电子商务平台上的行为，从而更好地了解他们的兴趣和需求，为之后的商品推荐、促销等提供参考。
电子商务平台可以收集并分析用户的点击、购买、评论等行为数据，并根据这些数据为用户提供个性化的服务和商品推荐。
例如，当用户搜索某个商品时，电子商务平台可以根据用户的搜索记录和购买历史，向其提供更符合其需求的同类商品，从而提高用户的购买率和粘性。
二、商品推荐大数据技术可以帮助电子商务平台更好地了解用户的需求和喜好，从而向其提供更精准的商品推荐。
通过分析用户的历史购买记录、搜索记录、评论记录等数据，电子商务平台可以了解用户的兴趣和需求，从而向其推荐符合其需求的商品。
例如，当用户在电子商务平台上购买了一件衣服时，电子商务平台可以向其推荐相同风格、相似颜色的其他衣服，以满足用户的购物需求。
三、数据挖掘数据挖掘是利用大数据技术从数据中发现规律和模式的过程。
在电子商务领域，数据挖掘可以帮助电子商务平台发现用户的活跃时间、购买习惯、消费水平等信息，从而进行更精准的营销策略和推广活动。
例如，当电子商务平台发现用户在晚上11点以后经常购物时，可以在这个时间段向其发送促销信息，以提高用户的购买率和粘性。
总之，大数据技术在电子商务中的应用可以大大提高电子商务平台的竞争力和用户体验，从而实现电子商务的可持续发展。
注重用户行为分析、商品推荐和数据挖掘，不仅可以优化用户购物体验，也可以提高电子商务平台的利润和市场占有率。
因此，电子商务企业应该加强大数据技术的应用，从而带动电子商务的发展。
大数据在电子商务中的应用
大数据在电子商务中的应用随着互联网的快速发展，电子商务成为了现代社会中不可或缺的一部分。
大数据作为信息时代的核心资产，正在深入影响着电子商务的各个方面。
本文将探讨大数据在电子商务中的应用，包括市场营销、供应链管理、个性化推荐以及风险控制等方面。
首先，大数据在电子商务中的一个重要应用是市场营销。
通过分析海量的用户数据，电子商务平台可以更好地了解消费者的需求和偏好。
在了解用户群体之后，平台可以针对性地制定营销策略，提高市场推广的效果。
例如，通过用户行为数据分析，电商平台可以为不同的用户群体设计个性化的广告推送，从而更准确地将产品推荐给潜在消费者。
同时，大数据也可以帮助电商企业进行市场预测，提前发现潜在的市场机会，从而更好地调整产品策略和服务以满足消费者需求。
其次，大数据在电子商务中的另一个重要应用是供应链管理。
供应链是电商平台成功运营的关键环节，而大数据可以为供应链管理提供有效的决策支持。
通过实时监测商品的销售情况和库存情况，电商平台可以做出准确的补货和进货决策，避免库存积压和断货现象。
此外，大数据还可以帮助企业优化供应链的配送路线和运输方式，提高物流效率和降低成本，从而提升用户的购物体验。
此外，大数据在电子商务中的应用还涵盖了个性化推荐领域。
通过分析用户的购买历史、浏览记录和社交行为等数据，电商平台可以为用户提供个性化的产品推荐。
这不仅可以提高用户满意度和购买转化率，还可以增加企业的销售额。
个性化推荐还可以帮助用户发现新产品和兴趣领域，从而提升用户的购物体验和忠诚度。
通过大数据技术，电商平台可以将用户细分为不同的群体，针对性地为每个用户群体提供最具吸引力的产品和服务。
最后，大数据在电子商务中的应用还包括风险控制。
电子商务平台面临着各种各样的风险，如交易风险、虚假评论和用户欺诈等。
通过分析大数据，电商平台可以识别和监测潜在的风险因素，并及时采取相应的措施，降低风险对企业经营的影响。
例如，通过建立风险模型和预警系统，电商平台可以实时监测用户的交易活动，发现异常行为并及时采取措施，保护用户的利益和企业的声誉。
大数据在电子商务中的应用
大数据在电子商务中的应用随着互联网的快速发展，电子商务已经成为了人们购物的重要方式。
而在电子商务中，大数据的应用也变得越来越重要。
大数据的处理和分析能力，能够为电子商务提供更精准的推荐、个性化的服务，并对市场趋势进行预测和分析。
本文将探讨大数据在电子商务中的应用，并分析其对行业的影响。
一、用户画像和精准推荐在电子商务中，了解用户需求是至关重要的。
而大数据的优势就在于通过对用户行为数据的分析，可以为用户构建精准的用户画像，进而实现更精准的推荐。
通过分析用户的浏览记录、购买记录、搜索内容等，电商平台可以了解用户的兴趣偏好、消费习惯，从而推荐符合用户口味的商品。
这不仅提高了用户的购物体验，也促进了消费者的购买意愿。
二、营销策略的优化大数据分析在电子商务中也对营销策略的制定和优化起到了重要作用。
通过对用户数据的分析，电商平台可以了解不同用户的购买路径、购买习惯，基于这些数据制定相应的营销策略。
例如，对于经常购买某一种类商品的用户，可以通过给予一定的优惠刺激进一步提升其购买欲望。
而对于潜在用户，可以通过精准的广告投放和折扣优惠吸引其关注和购买。
三、供应链的优化电子商务的供应链管理对于保证商品的及时交付和顾客满意度起到了重要作用。
而大数据的应用可以在供应链管理中发挥重要作用。
通过对销售数据、库存数据的分析，可以实时了解商品的销售情况和库存状况，从而减少库存积压和缺货情况的发生。
同时，大数据还可以分析物流数据，优化物流路径和配送计划，提高物流效益，减少成本。
四、市场趋势的预测和分析大数据的应用还可以对市场趋势进行预测和分析。
通过分析用户的搜索行为、热门商品的销售情况等数据，可以了解不同商品的市场需求和发展趋势。
这对于电子商务平台来说，可以及时调整商品的进货策略和宣传推广，迎合市场需求。
同时，也为供应商提供了重要的市场情报，指导其产品的开发和销售策略。
总结：大数据在电子商务中的应用为电商平台提供了更多的竞争优势，也为消费者提供了更好的购物体验。
大数据与人工智能在电子商务中的应用
大数据与人工智能在电子商务中的应用在电子商务中，大数据和人工智能已经成为不可或缺的重要组成部分。
大数据的出现使得电子商务企业能够更好地了解消费者需求，优化商品推荐，提升用户体验，从而增加销售额和客户忠诚度。
而人工智能则通过自动化和智能化的方式，提供了更高效、更个性化的服务，使得电子商务更加便捷和智能化。
一、大数据在电子商务中的应用大数据的优势在于能够处理和分析海量的数据，为电子商务企业提供了更全面、更准确的信息。
以下是大数据在电子商务中的几个应用方面：1. 消费者洞察通过大数据的分析，电子商务企业能够了解消费者的购买行为、偏好、兴趣等信息。
这些信息可以帮助企业进行精准的市场定位，调整商品策划和推广活动，从而提升用户的购买意愿和忠诚度。
2. 商品推荐利用大数据的分析算法，电子商务平台可以根据用户的历史购买记录、浏览行为、兴趣等信息，智能地为用户推荐个性化的商品。
这种个性化推荐可以提高商品的销售转化率，并且让用户感受到更好的购物体验。
3. 库存管理大数据分析可以帮助电子商务企业进行合理的库存管理，通过对历史销售数据和市场趋势的分析，企业可以预测到未来的需求量，合理安排商品供应，避免过多或过少的库存，降低了企业的成本和风险。
4. 营销活动优化通过大数据的分析，企业可以对不同的营销活动进行评估，了解不同活动对销售额和用户转化率的影响，从而优化营销策略，提升活动的效果。
二、人工智能在电子商务中的应用人工智能在电子商务中的应用主要体现在以下几个方面：1. 聊天机器人通过自然语言处理和机器学习等人工智能技术，电子商务平台可以建立聊天机器人，为用户提供个性化的客服和咨询服务。
这种人工智能技术可以大大提高客服效率，减少人力成本，并且随时为用户解答问题。
2. 智能搜索利用人工智能技术，电子商务平台可以实现智能搜索功能。
通过深度学习和推荐算法，平台可以根据用户的搜索词和搜索历史，智能地为用户提供相关的搜索结果，提高搜索的准确性和用户体验。
大数据在电商行业的应用
大数据在电商行业的应用随着互联网技术的迅猛发展，电子商务的兴起已经改变了我们的购物方式。
在电商行业中，大数据的应用已经成为常态。
本文将从多个角度探讨大数据在电商行业的应用。
一、市场调研与用户分析大数据在电商行业中的第一个应用是市场调研和用户分析。
通过收集和分析大量的用户数据，电商企业可以深入了解用户的偏好、消费习惯和需求。
基于这些数据，企业可以推出有针对性的产品和服务，提高市场竞争力。
二、个性化推荐大数据在电商行业中的另一个重要应用是个性化推荐。
通过分析用户的购买历史、点击行为和浏览记录，电商企业可以根据用户的兴趣和需求推荐相关的产品和服务。
个性化推荐可以提高用户体验，增加购买意愿，进而带动销售增长。
三、供应链管理与库存控制在电商行业中，供应链的高效管理和库存的精确控制至关重要。
借助大数据技术，电商企业可以实时监控和预测市场需求，调整供应链的生产和配送进度，避免库存过多或过少的问题，降低库存成本，提高运营效率。
四、价格优化与促销策略大数据分析还可帮助电商企业进行价格优化和促销策略的制定。
通过分析市场的历史价格、竞争对手的定价策略和用户对不同价格敏感度，企业可以调整自身的定价策略，制定具有竞争力的价格，吸引更多用户并增加销售额。
五、营销效果监测与反馈通过大数据分析，电商企业可以对各种营销活动的效果进行监测和反馈。
企业可以追踪用户的点击、购买和评论等行为，分析不同的营销策略对用户购买意愿和忠诚度的影响，从而调整和改进营销活动，提升整体的市场营销效果。
六、风险管理与客户服务大数据的应用还可以帮助电商企业进行风险管理和客户服务。
通过分析用户的信用记录、行为数据和消费偏好，企业可以及时发现潜在的风险点，预防欺诈和风险事件的发生。
同时，大数据分析还可以帮助企业实现更加个性化和精准的客户服务，提高客户满意度。
七、品牌建设与口碑管理在电商行业中，品牌建设和口碑管理是非常重要的。
通过分析用户的社交网络数据和评论信息，电商企业可以了解用户对产品和服务的评价和反馈，及时作出调整和改进，提高产品质量和品牌形象。
大数据在电子商务中的应用案例分析
大数据在电子商务中的应用案例分析随着互联网的快速发展和智能设备的普及，电子商务成为了商业领域的热门话题。
在这个数字化时代，大数据作为一种强大的资源，正发挥着重要的作用。
本文将通过分析几个大数据在电子商务中的应用案例，探讨大数据在电子商务中的潜力和价值。
一、个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务领域最常见的大数据应用之一。
利用用户的浏览历史、购买记录和点击行为等数据，通过算法和模型分析，系统可以准确地预测用户的购买偏好，从而向用户推荐适合其个性化需求的商品。
这种个性化推荐不仅提高了用户的购物体验，也为电商平台带来了更多的销售机会。
例如，亚马逊的个性化推荐系统被广泛认为是最成功的案例之一。
通过分析用户的购买历史和浏览行为，亚马逊能够给每个用户提供个性化的商品推荐，从而极大地提高了用户的购买转化率。
二、精准营销大数据可以帮助企业进行精准营销，通过对用户的购买行为、地理位置和社交媒体数据等信息的分析，企业可以更加准确地把握市场需求，制定精准的广告策略和推广方案，提高广告投放的回报率。
以Facebook为例，该社交媒体平台利用其庞大的用户数据和广告平台，为广告主提供针对性的广告投放。
通过分析用户的兴趣爱好、行为特征和人口统计信息等，Facebook能够将广告展示给最相关的目标受众，从而实现更高的广告点击率和转化率。
三、供应链管理优化电子商务的供应链管理是一个复杂的系统，涉及到商品的采购、库存、物流等多个环节。
通过大数据分析，企业可以实时了解市场需求和消费者行为，并快速做出相应的调整，优化供应链管理。
例如，阿里巴巴利用大数据分析，实现了供应链的全链条透明化。
他们通过对供应商的数据进行整合和分析，能够准确预测市场需求，并主动调整采购计划、供应商的配送能力，从而提高供应链的效率和灵活性。
四、反欺诈与风险控制在电子商务中，欺诈和风险是一直存在的问题。
大数据技术可以帮助企业识别潜在的欺诈行为和风险因素，及时采取措施进行预防和控制。
大数据在电子商务中的应用
大数据在电子商务中的应用随着信息技术的不断发展，大数据已经成为电子商务领域的重要组成部分。
大数据的应用使电子商务行业能够更好地了解消费者需求、提供个性化服务、改善供应链管理，并且通过精确的数据分析提高经营效益。
本文将从多个角度探讨大数据在电子商务中的应用。
一、个性化推荐大数据应用使得电子商务企业能够通过分析海量用户数据，将推荐商品和服务个性化到每一个用户。
通过用户的历史购买行为、搜索记录和个人兴趣等数据分析，企业可以为每个用户提供个性化的商品推荐。
比如，当用户浏览一款手机时，系统可以根据用户的历史购买记录和行为模式，推荐其他相关产品或者配件。
个性化推荐既提高了用户的购物满意度，又促进了电子商务企业的销售。
二、市场分析和趋势预测电子商务企业通过大数据分析可以获取全球范围内的市场数据，并根据这些数据进行市场分析和趋势预测。
企业可以分析用户的购买习惯、留存率、流失率等指标，以便更好地制定市场推广策略。
此外，大数据还能帮助企业发现市场需求趋势，提前调整产品定位和市场策略。
通过对市场数据的精确分析，电子商务企业可以准确地捕捉到商机，提高竞争力。
三、供应链管理优化在电子商务中，供应链的管理是关键环节之一。
大数据应用可以帮助企业优化供应链管理，提高运营效率。
通过分析供应链中的各个环节数据，企业可以更好地调整库存、订单和配送等关键环节，避免过多的废品和滞销。
此外，大数据还能帮助电子商务企业预测产品需求，以便更好地控制库存，并确保物流的准确性和及时性。
四、风险控制和安全保障大数据应用对于电子商务行业的风险控制和安全保障也起到了重要作用。
通过对用户购买行为数据的分析，企业可以及时发现异常交易和欺诈行为，并采取相应的预防措施。
同时，大数据应用还可以帮助企业构建庞大的风险评估模型，通过对海量数据的分析，预测潜在的风险和挑战，从而减少损失。
五、客户体验提升大数据应用还可以帮助企业提升客户体验。
通过对客户行为数据的分析，企业可以更好地了解客户需求，提供更加个性化的服务。
大数据在电子商务中的应用
大数据在电子商务中的应用随着互联网的发展和智能技术的不断演进，大数据已经成为电子商务行业的重要支撑和核心竞争力。
大数据的应用为电子商务企业提供了更多的商业机会和决策依据，帮助企业实现精准营销、优化供应链、提高用户体验等目标。
本文将从几个方面探讨大数据在电子商务中的应用。
一、精准营销通过大数据分析，电子商务企业能够深入了解用户的消费偏好、兴趣爱好、购买习惯等信息，从而提供更加精准的产品推荐和个性化的营销策略。
借助大数据技术，企业可以通过用户购买历史、浏览记录、社交媒体行为等多维度数据构建用户画像，进一步理解用户需求，准确判断用户的购买意向，并针对性地进行推荐和促销活动。
此外，大数据还可以帮助企业识别出潜在的高价值客户，制定专门的营销计划，提升客户忠诚度和复购率。
二、供应链优化在电子商务领域中，供应链的效率和准确度对企业的运营成本和用户体验有着极大的影响。
利用大数据技术，企业可以实时监控商品库存、销售数据、物流运输等信息，通过预测用户购买行为和需求变化来合理调配库存和优化采购计划，减少库存积压和物流成本，提高供应链的效率和灵活性。
此外，大数据还可以通过对供应链各环节数据的分析，寻找提升点和瓶颈，帮助企业做出优化决策，进一步提高供应链的整体效能。
三、用户体验提升在电子商务中，用户体验是吸引用户、留住用户的关键因素之一。
借助大数据技术，企业可以对用户的交互行为进行实时分析，了解用户在购物过程中的痛点和需求，针对性地改进产品设计和服务流程，提升用户体验。
比如，通过用户的点击、浏览、购买等数据，企业可以精确把握用户的喜好，优化网站或App的界面和内容展示，提供更加个性化的产品推荐和搜索结果，提高用户满意度。
四、风险控制在电子商务交易中，存在着各种类型的风险，如虚假交易、网络欺诈、支付问题等。
利用大数据技术，企业可以通过对用户的行为数据及时识别和预警违规行为，保护交易的安全和用户的利益。
通过大数据分析，企业可以建立风险评估模型，及时发现异常行为和风险信号，并采取有效的措施进行阻止和打击。
大数据分析在电子商务中的应用
大数据分析在电子商务中的应用随着互联网的快速发展，电子商务成为了商业运作的新模式。
而大数据分析作为信息时代的重要工具，发挥着关键的作用。
本文将探讨大数据分析在电子商务中的应用，并分析其对电子商务发展的影响。
一、大数据分析在电子商务中的重要性大数据分析是指通过收集、整理和分析海量数据，挖掘出其中的关键信息和商业价值。
在电子商务中，大数据分析具有以下重要性：1. 精准营销：通过大数据分析，电子商务平台可以根据用户的购买历史、浏览行为等数据，为用户推荐个性化的商品和服务，从而提高销售转化率和客户满意度。
2. 预测需求：通过分析用户的购物偏好和行为模式，电子商务平台可以预测用户的需求，并及时调整商品的供应链和库存，以满足用户的购买需求，减少库存积压和滞销风险。
3. 增强安全性：大数据分析可以通过实时监控用户的交易行为和登录情况，识别潜在的诈骗和欺诈行为，为用户提供更安全可靠的交易环境。
4. 优化用户体验：通过分析用户的浏览行为和购买历史，电子商务平台可以根据用户的兴趣和偏好，提供个性化的页面设计和推荐服务，提高用户的购物体验和忠诚度。
二、大数据分析在电子商务中的具体应用1. 用户画像分析通过对用户行为数据的分析，电子商务平台可以建立用户画像，包括用户的年龄、性别、地理位置、购买偏好等信息。
基于用户画像的分析，电子商务平台可以更准确地进行用户分类和定位，并制定针对不同用户群体的推广策略。
2. 数据挖掘分析通过大数据挖掘技术，电子商务平台可以分析用户的购买习惯、喜好和偏好，并根据这些数据提供个性化推荐服务。
此外，数据挖掘还可以发现用户的潜在需求和购买意向，为平台的商品供应链和采购决策提供重要参考。
3. 营销活动效果评估电子商务平台可以通过大数据分析来评估营销活动的效果。
通过分析用户的点击率、购买转化率等数据，可以评估不同营销策略的实际效果，并及时调整营销活动的方向和方式，提高活动的效果和投资回报率。
4. 经营决策支持大数据分析对电子商务平台的经营决策提供了重要支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
・ ３２ ・ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｒａ Ｎｏ．１ １ ２０１５ ＤＯＩ：１０．１６６４４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｃｎ３３—１０９４／ｔｐ．２０１５．１１．０１０ 大数据技术在电子商务中的研究和应用 齐丽娜 （上海商业会计学校计算机教学部，上海２０００１１） 摘要：云计算、物联网、社交网络、移动互联网等新兴技术层出不穷并不断发展，促使各种数据逐步呈现出爆炸性增长 的趋势。数据的影响已经渗入到了产业、科研、教育、家庭和社会的各个层面，人类全面进入了大数据时代。大数据事关 国计民生、产业兴衰、公司存亡。文章重点研究了当前主流的大数据技术Ｈａｄｏｏｐ，分析了其体系架构和工作原理，对 Ｈａｄｏｏｐ４ｔ．术在电子商务领域的应用场景进行了分析和探索。 关键词：大数据技术；电子商务；Ｈａｄｏｏｐ；ＨＤＦＳ；ＭａｐＲｅｄｕｃｅ 中图分类号：ＴＰ３１１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００６—８２２８（２０１５）１１—３２一Ｏ４
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂｉｇ ｄａｔａ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｃｏｍｍｅｒｃｅ Ｑｉ Ｌｉｎａ （Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ Ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ Ｓｃｈｏｏｌ，Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ Ｄ， ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｔｅａｃｈｉｎｇ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００１，，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｒａｐｉｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｅｍｅｒｇｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｔｈｅ Ｉｎｔｅｍｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ，ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｉｎｔｅｍｅｔ，ａｌｌ ｄａｔａ ｉｓ ｇｒａｄｕａｌｌｙ ｓｈｏｗｉｎｇ ａ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｅｘｐｌｏｓｉｖｅ ｇｒｏｗｔｈ．Ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｄａｔａ ｈａｓ ｐｅｎｅｔｒａｔｅｄ ｉｎｔｏ ａｌｌ ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆ ｉｎｄｕｓｔｒｙ，ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｒｅｓｅａｒｃｈ，ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，ｆａｍｉｌｙ ａｎｄ ｓｏｃｉｅｔｙ．Ｍａｎｋｉｎｄ ｈａｓ ｅｎｔｅｒｅｄ ｔｈｅ ｅｒａ ｏｆ Ｂｉｇ ｄａｔａ．Ｂｉｇ ｄａｔａ ｉｓ ｂｅｎｅｆｉｃｉａｌ ｔｏ ｔｈｅ ｐｅｏｐｌｅ’ｓ ｌｉｖｅｌｉｈｏｏｄ，ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｔｈｅ ｓｕｒｖｉｖａｌ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｍｐａｎｙ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｆｏｃｕｓｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｍａｉｎｓｔｒｅａｍ Ｂｉｇ ｄａｔａ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｈａｄｏｏｐ，ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｗｏｒｋｉｎｇ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，ｅｘｐｌｏｒｅｓ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｈａｄｏｏｐ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｃｏｍｍｅｒｃｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｂｉｇ ｄａｔａ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｃｏｍｍｅｒｃｅ；Ｈａｄｏｏｐ；ＨＤＦＳ；ＭａｐＲｅｄｕｃｅ
０引言 随着云计算、物联网、社交网络、移动互联网等新 兴技术的层出不穷和不断发展，人类全面进入了大数 据时代。各种数据正在迅速膨胀、变大，逐步呈现出 爆炸性增长的趋势，数据的影响已经渗入到了产业、 科研、教育、家庭和社会的各个层面。随着时间的推 移，人们将越来越多的意识到对数据的需求和掌握已 不再局限于以往的数据挖掘和数据分析，而是为人们 获得更为深刻、全面的洞察能力提供前所未有的支 持。《纽约时报￣２０１２年２月的一篇专栏中称，“大数据” 时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日 益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉‘ 。 ２０１２年３月，美国总统奥巴马公布了美国《大数据研究
和发展计划》，标志着大数据已经成为美国的国家战 略，上升为国家意志。 那么什么是大数据呢？ 大数据指的是在“多样的或者大量的数据中快速 获取信息的能力”。ＩＴ业界通常将大数据的特征概 括为四个“Ｖ”：数据量（ｖｏｌｕｍｅ）巨大，数据类型 （ｖａｒｉｅｔｙ）多，数据价值（Ｖａｌｕｅ）大，发掘出价值的速度 （Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）怏 。大数据和传统所说的数据库有所不 同。诞生在二十世纪七十年代的传统数据库是小型 的、单一的、孤立的，基于小范围的抽样样本统计。而 大数据则要求穷尽一切相关样本，搜集尽可能全面的 数据，大数据的数据集拥有的不是支离破碎的割裂数 据，不是数据片段，而是完整的数据。数据的海量与数
收稿日期：２０１５—６—１９ 作者简介：齐丽娜（１９８卜），女，山东淄博人，硕ｆ：研究生， 井师，主要研究方向：软件Ｔ稗。 计算机时代２０１５年第１ １期 ・ ３３ ・ 据的完整性使大数据有着传统的数据库无法比拟的 信息优势。 １大数据的重要性 信息科技经过多年的发展，数据已经渗透到国家 治理、国民经济、企业发展的方方面面。这些数据中 隐藏着有价值的模式和信息，需要相当的时间和成本 才能提取这些信息。一些新兴的互联网公司，利用新 技术大规模地收集数据，分析和预判客户行为，然后 在不同的行业纵横捭阖。而缺少数据资产、缺少强大 数据分析能力的公司，则无疑将处于被颠覆的边缘。 因此大数据技术虽然发源于信息科技，但其影响力已 经远远超出信息行业，正在“吞噬”和重构很多传统行 业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其 实质都是一个数据公司。可以毫无疑问地说，大数据 事关国计民生、产业兴衰、公司存亡。 麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位 置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在 零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应 用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应 链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海 量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性 化的服务。著名的信用卡国际组织万事达通过分析 来自２１０个国家的１５亿信用卡用户的６５０亿条交易记 录，分析得出商业发展和客户消费趋势，取得了极大 的营销价值。。”。 ２大数据技术介绍 ２．１ Ｈａｄｏｏｐ简介 虽然数据量巨大是大数据时代的特点，但这并 不意味着数据的含金量高和对数据的理解要求低。 事实上，庞大的数据中往往掺杂着太多的无效数据， 简单粗放式的数据统计和分析往往不能得到真正有 价值的内容，所以对大数据技术提出了更高层次的 挑战，使用传统的数据工具是远远无法满足大数据 需要的，由此产生了大数据技术。Ｈａｄｏｏｐ是当前最 为流行的大数据技术，从诞生之日起，Ｈａｄｏｏｐ便与 大数据有着千丝万缕的联系。Ｈａｄｏｏｐ是一个用ｉａｖａ 语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群 中运行海量数据的分布式计算，它可以让应用程序 支持上千个节点和ＰＢ级别的数据。Ｈａｄｏｏｐ是项目 的总称，主要是由分布式存储（ＨＤＦＳ）、分布式计算 （ＭａｐＲｅｄｕｃｅ）等组成。Ｈａｄｏｏｐ的设计原理来自于谷 歌的ＧＦＳ和ＭａｐＲｅｄｕｃｅ模型，可以看作是后者的开 源实现。由于其可以运行在对硬件配置要求低、扩 展性好、容错能力强及具有强大的并行处理能力等 特点的设备上，在多个行业得到广泛的应用，成为当 下大数据领域的热门技术。谷歌、雅虎、亚马逊和 Ｆａｃｅｂｏｏｋ都开发了以Ｈａｄｏｏｐ为基础的大数据应用 程序。 Ｈａｄｏｏｐ是由多个技术模块组成的，其体系架构如 图ｌ所示。
回回固 臣因［
图ｌ Ｈａｄｏｏｐ的组成 各模块的主要功能如下。 （１）Ｐｉｇ是一个基于Ｈａｄｏｏｐ的大规模数据分析平 台，Ｐｉｇ为复杂的海量数据并行计算提供了一个简易的 操作和编程接口。 （２）Ｃｈｕｋｗａ是基于Ｈａｄｏｏｐ的集群监控系统，由 ｙａｈｏｏ贡献。 （３）Ｈｉｖｅ是基于Ｈａｄｏｏｐ的一个工具，提供完整的 ｓｑｌ查询功能，可以将ｓｑｌ语句转换为ＭａｐＲｅｄｕｃｅ任务 进行运行。 （４）ＺｏｏＫｅｅｐｅｒ是高效的、可扩展的协调系统，存 储和协调关键共享状态。 （５）ＨＢａｓｅ是一个开源的，基于列存储模型的分布 式数据库。 （６）ＨＤＦＳ是一个分布式文件系统。有着高容错 性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，适合 那些有着超大数据集的应用程序。 （７）ＭａｐＲｅｄｕｃｅ是一种编程模型，用于大规模数据 集（大于］ＴＢ）的并行运算。 其中ＨＤＦＳ和ＭａｐＲｅｄｕｃｅ是Ｈａｄｏｏｐ体系架构中 两大技术核心。 ２．２ Ｈａｄｏｏｐ技术核心介绍 ２．２．１ ＨＤＦＳ文件系统 ＨＤＦＳ是一个高度容错性的分布式文件系统，能 提供高吞吐量的数据访问，非常适合于大规模数据集 上的应用。图２是ＨＤＦＳ文件系统的图示。 ・３４・ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｒａ Ｎｏ．１ １ ２０１５ 图２ ＨＤＦＳ文件系统 （１）ＮａｍｅＮｏｄｅ：可以看作是分布式文件系统中的 管理者，存储文件系统的ｍｅｔａｄａｔａ，主要负责管理文件 系统的命名空间，集群配置信息，存储块的复制。 （２）ＤａｔａＮｏｄｅ：是文件存储的基本单元。它将文件 块存储在本地文件系统中，保存了文件块的ｍｅｔａｄａｔａ， 同时周期性的发送所有存在的文件块的报告给 ＮａｍｅＮｏｄｅ。 （３）Ｃｌｉｅｎｔ：就是需要获取分布式文件系统文件的 应用程序。 ２．２．２ ＭａｐＲｅｄｕｃｅ编程模型 ＭａｐＲｅｄｕｃｅ是一种编程模型，用于大规模数据集 的并行运算ｍ 。Ｍａｐ（映射）和Ｒｅｄｕｃｅ（化简），采用分 而治之思想，先把任务分发到集群多个节点上，并行 计算，然后再把计算结果合并，从而得到最终计算结 果。多节点计算，所涉及的任务调度、负载均衡、容错 处理等，都由ＭａｐＲｅｄｕｃｅ框架完成，不需要编程人员 关心这些内容。图３是ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的编程模型。
图３ ＭａｐＲｅｄｕｃｅ编程模型 （１）根据输入数据的大小和参数的设置把数据分 成ｓｐｌｉｔｓ，每个ｓｐｌｉｔ对应一个ｍａｐ线程。 （２）Ｓｐｌｉｔ中的数据作为Ｍａｐ的输入，Ｍａｐ的输出 一定在Ｍａｐ端。 （３）Ｍａｐ的输出到Ｒｅｄｕｃｅ的输入的过程（ｓｈｕｆｆｌｅ 过程）。 ①第一阶段：在ｍａｐ端完成内存一排序一写入磁 盘一复制。 ②第二阶段：在ｒｅｄｕｃｅ端完成映射ＨＩ］ｒｅｄｕｃｅ端分 区一合并一排序。 （４）Ｒｅｄｕｃｅ的输入到Ｒｅｄｕｃｅ的输出：最后排好序 的ｋｅｙ／ｖａｌｕｅ作为Ｒｅｄｕｃｅ的输入，输出不一定是在 ｒｅｄｕｃｅ端
３大数据技术Ｈａｄｏｏｐ在电子商务中的应用 大数据技术Ｈａｄｏｏｐ在电子商务领域中的应用非 常广泛，可以说正在渗透到电子商务中的方方面面。 国内外的电子商务巨头如淘宝、京东、亚马逊、沃尔玛 等，都在不断利用大数据技术Ｈａｄｏｏｐ，在电子商务领 域纵横捭阖。 ３．１商务领域数据处理体系 （１）输入实时用户数据。数据可以来源于实时的 服务器日志、用户访问日志、网络数据包等。 （２）基于ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的数据处理程序对实时数据 进行处理和提取，规定统一的数据格式。 （３）通过ＨＤＦＳ文件系统将数据存储起来。