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基于 Hadoop场景与实战

一、Hadoop的业务 是不能传统的计算技术处理的集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。 目前主流的三布式计算系统别为:Hadoop、Spark和Strom: Hadoop当前管理标准之一,运在当前很多商业系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化集。 它的RDD是一个很的特点。 Storm于处理高速、流的布式实时计算系统。 Hadoop适于海量、离线和负责场景如下: 场景1:,如京东海量日志,京东商品推荐,京东户行为 场景2:离线计算,(异构计算+布式计算)天文计算 场景3:海量存储 ,如京东的存储集群 基于京麦业务三个实场景 京麦 京麦流量 京麦订单 都属于离线,决定采Hadoop作为京麦类产品的计算引擎,后续会根业务的发展,会增加Storm等流式计算的计算引擎

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基于Hadoop场景与实战

Hadoop的业务是不能传统的计算技术处理的集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。 目前主流的三布式计算系统别为:Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前管理标准之一,运在当前很多商业系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化集。 Hadoop是使Java编写,允许布在集群,使简单的编程模型的计算机集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架工程提供跨计算机集群的布式存储和计算的环境。 Hadoop适于海量、离线和负责场景如下:场景1:,如京东海量日志,京东商品推荐,京东户行为;场景2:离线计算,(异构计算+布式计算)天文计算;场景3:海量存储 基于京麦业务三个实场景:京麦京麦流量京麦订单都属于离线,决定采Hadoop作为京麦类产品的计算引擎,后续会根业务的发展,会增加Storm等流式计算的计算引擎,下图是京麦的北斗系统架构图

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    总结零售的四个阶段

    中国零售企业在经历的十几年的信息化高度发展的历程,也积攒了量的宝贵,但面对这个“金矿”,各家企业由于经营模式、管理风格、重视程度、资金投入等不同,对于这个“金矿”的挖掘程度有极的不同,零售均处在不同的阶段 下面就是我在日常和零售企业接触的过程所总结出来的零售的四个阶段,希望能够给家指明方向。第一阶段丨集成展示有句话说的好“销售额首先是追踪出来的,其次才是出来的”。 该阶段师这一角色开始真正出现,师需要非常熟悉业务,最好有实际业务操作的背景,能够业务的语言和逻辑把运营异常解释的通顺,此阶段不要求对算法、模型和工具的非常高深,而对于快速将结果进行落地 简单的对于估算畅销概率的作有限,在复杂的中,需要建立学模型来还原零售的业务规律。 我所接触的不少中国零售企业对于都处在第一或者第二阶段,也有少企业如京东、华为处在第三甚至初步进入第四阶段,虽然不少企业所处的阶段还比较低,但是至少有两点让我看到了希望:很多企业的基础都很不错

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    Hadoop

    一、Hadoop的业务是不能传统的计算技术处理的集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。 目前主流的三布式计算系统别为:Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前管理标准之一,运在当前很多商业系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化集。 它的RDD是一个很的特点。Storm于处理高速、流的布式实时计算系统。 Hadoop适于海量、离线和负责场景如下:场景1:,如京东海量日志,京东商品推荐,京东户行为场景2:离线计算,(异构计算+布式计算)天文计算场景3:海量存储, 如京东的存储集群基于京麦业务三个实场景京麦京麦流量京麦订单都属于离线,决定采Hadoop作为京麦类产品的计算引擎,后续会根业务的发展,会增加Storm等流式计算的计算引擎

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    收藏丨值得关注的12开源软件

    对于许多企业来说,开源已经成为日常业务中一个必不可少的组成部。 这比2013年给出同样回复的企业量高出近一倍,只有5.4%的受访企业没有计划。?说到,开源软件是常态,而不是异。 我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源解决方案,其中一些为提供了全面的端到端平台,另一些要与其他技术结合起来。它们都适合企业使,都是市面上领先的工具。1. Hadoop谈到开源技术,就不可能不提到Hadoop。Apache基金会的这个项目已经几乎成为的同义词,它让企业能够规模布式处理极其庞集。 由于这种出色性能,它常常流式于需要交互式功能的软件中。许多公司经常把它与Hadoop或Mesos一起使,不过它也能独立运行。

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    技术创新平台

    ,系统地介绍了技术创新平台的总体技术框架,详细了我国共性技术存在的不足和解决思路,并阐述了创新平台中四支撑平台的设计思路与方向,最后对技术国家工程实验室未来的发展方向和重点工作进行了介绍 本文将系统地我国的五共性技术的瓶颈和解决思路,介绍系统开发平台、系统测试评估平台、可视化展示平台、重示范与系统集成平台四支撑平台的设计与,并对技术国家工程实验室未来的发展方向和重点工作进行展望 可见,在中,预处理与质量控制技术、支撑理论与算法、挖掘技术、可视技术、智能知识管理与决策支持技术构成了的五共性技术。 (2)系统测试评估平台系统测试评估平台是一个综合性试验测试平台,能够实现各种方法和系统在多种对象、场景下的主客观质量测试和验证。 5 结束语本文从我国的共性技术、支撑平台和的现状和存在的问题出发,介绍了技术国家工程实验室建设的技术创新平台技术架构。

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    电力及行业

    电力包含哪些 借助技术,对电网运行的实时和历史进行深层挖掘,可掌握电网的发展和运行规律,优化电网规划,实现对电网运行状态的全局掌控和对系统资源的优化控制,提高电网的经济性、安全性和可靠性 基于天气、环境、输变电设备监控,可实现动态定容、提高输电线路利率,也可提高输变电设备运检效率与运维管理水平;基于WAMS、调度和仿真计算历史电网安全稳定性的时空关联特性, 电力设备状态具备典型特征,传统的处理和技术无法满足要求,主要体现在: 1)来源多。 电力模式 可以根来源,将电力管理系统户管理系统、电网运行管理系统、企业管理系统;相地,电力也有三种商业模式可以挖掘,即智能化节能产品、电力服务平台和优化需求侧响 对于电力领域来说,要实现电力设备的字化和智能化,就需要利计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等,建立起一套高效、稳定的电力采集、监测、管理、与服务系统,

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    工业平台的价值探讨

    工业平台的价值探讨经过多年的潜心发展,在当今可以说是进入到了一个快速发展期。各种围绕开发也迅速火热起来了。 政务解决方案、企业级解决方案、智慧城市停车解决方案等已经开始被。5月份一条很有意思的娱乐新闻——警方在某歌手的演唱会上抓捕了好几个被网上追逃的人。 这同样是技术的······工业平台是利技术开发搭建的为工业企业服务的一体化信息平台。我们国家世界工厂,仅仅成为制造国是不行的。 那么工业平台在传统行业转型升级中到底可以发挥哪些特别的功能或者是价值?要了解工业平台的价值,就要先搞清楚这样的平台架构。每次一说道某某平台的架构总是会让人有点懵! image.png 通过这样的一个工业平台的,可以为工业企业创新、产品的研发、工业企业管理等各个方面服务。

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    导论 Chapter04 |

    一、介绍什么是就是利机器学习等算法、挖掘信息的一个过程。 ? 机器学习是的核心方法 机器学习就是让计算机从量的中学习相关的规律,然后利学习来的规律对未知进行预测的方法。 ?1、机器学习发展历程?2、机器学习的类? 然而,它是来解决类问题的模型,通常解决的是二类问题逻辑回归是最为广泛的模型之一①金融领域的风险评估②互联网广澳点击预测从线性回归到逻辑回归在线性回归中,预测目标y是连续型,模型如下 ? 6.3、特点优点:计算效率高便于理解低维缺点:构建的主成特征没有明确的含义三、的工具与介绍1、工具基于Python的Scikit-learn库基于Hadoop的Mahout基于 ,通过MapReduce模式实现封装了挖掘经典算法,包括聚类、类等5、基于Spark的Mllib模块5.1、Spark简介Spark是专规模处理而设计的快速通的计算引擎。

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    】工业开启新时代 七

    工业的典型包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网、工业企业供链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业在制造企业的场景进行逐一梳理。?   因此,工业所面临的问题和挑战并不比互联网行业的少,某些情况下甚至更为复杂。   工业将带来工业企业创新和变革的新时代。 4.工业供链的和优化  当前,已经是很多电子商务企业提升供链竞争力的重要手段。 RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供链的,利这些进行,将带来仓储、配送、销售效率的幅提升和成本的幅下降。   然而,如果我们利质量管理平台,除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力报表之外,更重要的是,还可以从同样的集中得到很多崭新的结果。

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    工业场景

    工业的典型包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网、工业企业供链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业在制造企业的场景进行逐一梳理。 因为每隔几秒就收集一次,利这些可以实现很多形式的,包括设备诊断、电量、能耗、质量事故(包括违反生产规定、零部件故障)等。 4工业供链的和优化当前,已经是很多电子商务企业提升供链竞争力的重要手段。 RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供链的,利这些进行,将带来仓储、配送、销售效率的幅提升和成本的幅下降。 然而,如果我们利质量管理平台,除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力报表之外,更重要的是,还可以从同样的集中得到很多崭新的结果。

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    开发:Hadoop场景

    对于海量价值的挖掘,需要通过来实现,而这些由于具有不同于传统的新特征,传统的技术和工具都不能高效的进行处理,因而才有了基于技术平台进行的需求。 Hadoop项目实例:①Twitter和Facebook,将Hadoop与先进的文本工具结合,社会化媒体和社交网络发布的非结构化的文本,对户进行情感,包括户对特定公司,品牌或产品的情绪 ③金融公司、零售商等企业,使Hadoop技术将客户行为和历史交易结合起来来检测欺诈行为。 ④企业使Hadoop,来客户行为,建立模型,预防客户流失,对于可能流向竞对的客户做出及时挽留。 ⑤面向消费者的企业,可以基于Hadoop,将各个客户互动渠道的进行整合,优化客户生命周期的户体验。

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    Clickhouse在平台-留存上的

    | 导语 本文实践了对于每日千万级别的户,操作总达万级别,几十亿操作流水的留存工具秒级别查询的构建方案。 同时,除了留存,对于户群,事件等也可以尝试此方案来解决。 一、Roaringbitmap简介二、思路与实现1.构建2.查询过程3.实践效果三、总结与思考你可能听说过Growingio、神策等平台,所在部门也在构建自己的平台MVP(地址:http 平台主要包括如图的几个功能(以神策为例): 1.png 本文主要介绍留存工具的优化方案(只涉及存储和查询的方案设计)。 4.png(2).初始转化别将户操作表和户筛选维度中的imei字段替换成对值,生成编码后的户操作: 5.png 和户筛选维度: 6.png(3).导入clickhouse ,根本方案的特点,除了留存工具,对于户群,事件等工具也可以尝试此方案来解决。

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    Clickhouse在平台-留存上的

    导语 | 本文实践了对于千万级别的户,操作总达万级别,每日几十亿操作流水的留存工具秒级别查询的构建方案。同时,除了留存,对于户群,事件等也可以尝试此方案来解决。 如,为评估产品更新效果或渠道推广效果,我们常常需要对同期进入产品或同期使了产品某个功能的户的后续行为表现进行评估 。平台主要包括如图的几个功能(以神策为例): ? 这里我们从1开始编码,这样每个户的标识就转化成了指定的一个字。 ? (2).初始转化别将户操作表和户筛选维度中的imei字段替换成对值,生成编码后的户操作: ? 然后spark将这两份别导入这两张表。这一步导入很快,几十亿的概10多钟就可以完成 ? join操作转化成位图间的计算 适于灵活天的留存查询 便于更新,户操作户属性开存储,便于后续属性的增加和回滚 另外,根本方案的特点,除了留存工具,对于户群,事件等工具也可以尝试此方案来解决

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    零售业的六挑战

    基于海量,多元且更新速度快的特点,零售业成为了技术的绝佳场景。 鉴于泄露现象猖獗(例如: Equifax最近就发生了这一问题),确保安全是零售企业成功技术的必要前提。 4.储备技术人员 技术并非易事。 技术人员若不具备相专业技能,那么所收集的准确性也将难以保证。 5.及时给出商业洞察 一款软件可以帮助零售商抽取,交互转化,加载(ETL),甚至可以从纷杂出规律和趋势。 尽管这些功能点的设计初衷很好,但实际中,产出结果的效率,可能无法满足零售业的时效性。零售业信息快速迭代的特点,需要技术快速提供商业洞察,以留有充时间给后续的具体落地执行。 HBR的一项研究表明,使搭建“全链路体验”的公司,其股价最高上涨8.5倍之多。甲骨文公司的一份报告称,技术可助零售商提高60%运营利润。

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    之 “户行为

    然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对的充使和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对的战略性认识和使,在家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的户行为信息,并且进行深度与挖掘 在电商领域中,户行为信息量之令人难以想象,专注于电商行业户行为的公司的不完全统计,一个户在选择一个产品之前,平均要浏览 5 个网站、36 个页面,在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达十次 纵观国内外成功的电商企业,对户行为信息的和使,无不在这个兵家必争之地做量投入。他们对战略性的高度认识和使,非常值得国内的电商学习和借鉴。 专业人士,对一个 500 万会员的电商来说,每次 0.5%的退订或者放进垃圾邮箱,意味着近 100 万元的营销费打了水漂。那么,团购网站当如何做呢?

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    资料享:零售

    最近得空整理了一份关于零售与运的资料,包括了基本的知识讲解、知识点案例,以及各种好玩的落地实操资料,具体的资料:? 包括零售的基本概述、销售目标制定与追踪、顾客、商品、网店运营、财务,以及这些处理的基本方法和节奏。一、零售概述:?????? 2、顾客??????3、商品:?????4、网店运营:???五、财务?????

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    下的户行为

    ;(4)户主体:如户群的年龄、受教育程度、兴趣爱好等;(5)外界环境:如移动互联网流量、手机上网户增长、自费套餐等;特点:(1)量海量,big data;(2)实时准实时 (3)思路:利Nosql库解决存储,通过水平扩展读写负载提高访问性能;模型算法复杂:(1)问题:需要运预警预测、聚类、协同过滤等挖掘算法,算法的编程复杂度和计算复杂度都非常; 从最初到现在,Hadoop系统在7年中开发完成了一系列重要的子项目,已经形成了一个涵盖存储、管理和功能的较为完整的生态系统,成为存储与处理领域地位最重要、最广泛的开源框架。 挖掘算法的编程复杂度和计算复杂度都非常,往往称为制约项目按期完成的瓶颈,精细化运营平台利支持Hadoop并行计算框架的开源挖掘模型库Mahout,实现了挖掘算法的快速实施和高效表现 户行为平台建立了量的主题,结果的呈现能力对平台的效能影响重

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    使Hadoop

    由于其庞的规模而显得笨拙,并且需要工具进行高效地处理并从中提取有意义的结果。Hadoop是一个于存储,和处理的开源软件框架和平台。 本文是Hadoop如何帮助的初学者指南。 (Big Data)是一个指的术语,包括传统库中存在的结构化以及文本文档,视频和音频等非结构化。 从技术上讲,是指一组量的,可通过计算技术进行以提取模式并揭示有助于预测下一步的常见或重复的点——特别是人类行为,例如基于过去的购买模式的未来消费行为。 不是关于量的问题,更多是关于人们它来做什么。诸如商业公司和教育机构等许多组织正在使这些和预测某些行为的后果。 但是,Hadoop因其可扩展性,低成本和灵活性而成为的首选平台。它提供了一系列科学家需要的工具。带有YARN的Apache Hadoop将量原始转换为易于使的特征矩阵。

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    方法

    在这里还是要推荐下我自己建的学习交流群:716581014,群里都是学开发的,如果你正在学习 ,小编欢迎你加入,家都是软件开发党,不定期享干货(只有软件开发相关的),包括我自己整理的一份 2018最新的进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入的小伙伴加入。 将AARRR到渠道新户的获取上面,则对的是: image.png户获取核心指标针对每一个流程,在实际操作时需要时刻具备思维,留意每一步的指标变化情况,将每一步的转化率提升,从而降低户获客成本 13、基于户生命周期的体系 image.png基于户生命周期的体系与户生命周期各阶段对的关键指标: image.png14、ABCABC类法(Activity Based ……16、麦肯锡七步法麦肯锡七步法又称“七步法”是麦肯锡公司根他们做过的量案例,总结出的一套对商业机遇的方法。它是一种在实际运中,对新创公司及成熟公司都很重要的思维、工作方法。

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