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9小时交易额1000亿,这些技术在双十一给你下“圈套“,让你不停买买买

为什么页面显示都是自己所心水的东西?为什么现在的快递速度那么快? 9小时的时间,今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军,先问大家一个问题:购物车里面的东西都清空了吗?是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手,一边忍不住的动手一键下单购买呢? 虽然双十一发福利的花样越来越多,令许多人恨不得不参加双十一,但是,很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛,看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看,相信在接下来的日子里,国内外朋友都会被快递包裹所包围。

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    双11试水大数据 搜狗浏览器延续创新之路

    如今的互联网正以越来越多的方式接入到人们的生活当中,并无可争议地迎来了崭新的“大数据”时代。人们惊讶地发现,互联网应用一旦拥抱“大数据”理念,大多能够在原有功能的基础上,藉由海量数据和分析而获得性能提升,甚至产生崭新的使用体验。 随着“双十一”购物节的落幕,搜狗作为桌面端和无线端主流浏览器厂商之一,成为了浏览器行业内首个试水“大数据”的弄潮儿,在其“双十一网购专版”浏览器中推出了基于“大数据”的搜狗打假助手功能。评论认为,打假助手是搜狗浏览器从普通浏览工具向着面向场景的功能化平台转变的一次大胆尝试,也

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    Flume+Kafka+Spark Streaming实现大数据实时流式数据采集

    大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景,与我们的生活也息息相关,以手机流量实时统计来说,它总是能够实时的统计出用户的使用的流量,在第一时间通知用户流量的使用情况,并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案,如果采用离线处理,那么等到用户流量超标了才通知用户,这样会使得用户体验满意度降低,这也是这几年大数据实时流处理的进步,淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生,不过对于实时我们应该准确理解,需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理,更应该成为准实时,因为它有延迟,而真正的实时处理Storm更为适合,最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计,在一般实时度要求不太严格的情况下,Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案,大数据实时流式数据采集的流程图如下所示:

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    参观菜鸟自动化仓库,它或许代表了物流和电商的未来

    8月15日,菜鸟联盟首个自动化仓库在广州增城正式开仓,我有幸进行了参观。 先简单介绍下这个仓库: 这个仓库位于菜鸟增城物流园区,专门为天猫超市提供仓储和分拣服务,与别的仓库最大不同是自动化程度高,从收到订单到包裹出库,除了条码复核等环节均实现了自动化。 用户在天猫超市下单之后,仓库会收到订单并生成唯一条码,纸箱被机器贴上条码之后,将会被传送带运送到不同商品品类的货架,货架电子屏会显示需要装入的商品和数量,分拣员据此将商品放入纸箱,纸箱接着再进入下一站。所有商品装好之后纸箱到达“收银台”人工复核和封装出库,再

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    未来已来,变革中的数据可视化--遇见大数据可视化系列文章之一

    前言 今天,大数据已无所不在,并且正被越来越广泛的被应用到历史,政治,科学,经济,商业甚至渗透到我们生活的方方面面中,获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章,我们已经了解了数据可视化的必要性,而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具,如画面,QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化,然而,随着大数据时代的来临,信息每天都在以爆炸式的速度增长,其复杂性也越来越高;其次,随着越来越多科学可视化的需求产生,地图,3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以,当人类的认知能

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