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。
大数据时代精准营销在京东的应用研究
参考内容
基本内容
大数据时代已经到来，它改变了我们看待和理解世界的方式。在这个时代， 企业能够以前所未有的方式收集和分析数据，以更精准的方式理解客户的需求和 行为，从而进行更有效的营销活动。本次演示将探讨大数据时代的精准营销模式。
一、大数据与精准营销的关系
大数据的特性使得企业可以深入挖掘消费者数据，识别出消费者的购买习惯 和偏好，从而为他们提供个性化的产品和服务。这种个性化营销的方式，即所谓 的“精准营销”。因此，大数据是实现精准营销的关键。
最后，用户行为预测也是京东精准营销的关键技术。通过对用户行为数据的 分析，京东可以预测用户的购买意向、需求等，从而提供更加个性化的服务。
对于大数据时代精准营销在京东的应用前景，我们可以从市场增长、用户粘 性和商业价值三个方面进行探讨。首先，随着大数据技术的不断发展和应用，京 东的精准营销将更加智能化和个性化，从而进一步提高营销效果，促进市场份额 的增长。其次，通过精准营销，京东可以更好地满足用户需求，提高用户满意度 和忠诚度，从而增加用户粘性。
在大数据时代精准营销的具体应用上，京东已经取得了显著成果。首先，通 过广告营销，京东可以实现根据用户的兴趣和行为习惯，推送相应的广告，从而 提高广告的点击率和转化率。其次，购物篮分析也是京东精准营销的重要手段之 一。通过对用户购买的商品进行分析，京东可以得知不同商品之间的关联程度， 进而为用户推荐更加合适的商品组合。
总之，大数据技术的应用为烟草企业实现精准营销提供了有效手段。通过对 海量数据的收集、处理和分析，企业可以深入了解消费者需求和市场趋势，制定 出更具针对性的营销策略。同时，大数据技术还可以帮助企业优化生产和库存管 理，提高运营效率。然而，大数据时代烟草精准营销仍面临数据安全和隐私保护 等挑战，需要企业加强管理和技术投入，以实现可持续发展。
京东crm客户关系管理系统中关于数据收集的操作流程
京东crm客户关系管理系统中关于数据收集的操作流程《京东CRM客户关系管理系统中数据收集的操作流程》在京东CRM客户关系管理系统中，数据收集是一个重要的环节，通过有效的数据收集可以帮助企业更好地了解客户需求，从而提供更精准的产品和服务。
以下是京东CRM客户关系管理系统中关于数据收集的操作流程：1. 定义数据收集目标：首先，企业需要明确数据收集的目标，包括了解客户的偏好、购买习惯、互动行为等。
这些目标将有助于企业更好地进行精准营销和客户关系管理。
2. 选择数据收集渠道：企业可以通过多种渠道进行数据收集，包括在线渠道（网站、APP、社交媒体等）和线下渠道（门店销售、客户服务中心等）。
在京东CRM客户关系管理系统中，可以将不同渠道的数据整合在一起，形成全面的客户画像。
3. 数据收集工具的应用：针对不同的数据收集渠道，企业可以选择合适的数据收集工具。
例如，在线渠道可以通过Cookie、用户注册信息、行为跟踪等方式收集数据；线下渠道可以通过会员卡、问卷调查、电话访谈等方式收集数据。
京东CRM客户关系管理系统为企业提供了多种数据收集工具和技术支持，帮助企业更高效地收集客户数据。
4. 数据分析和整合：收集到的数据需要进行深入的分析和整合，以便形成完整的客户画像。
京东CRM客户关系管理系统提供了强大的数据分析和挖掘功能，可以帮助企业挖掘客户的潜在需求和行为特征。
5. 数据保护和合规：在数据收集过程中，企业需要严格遵守相关的数据保护和隐私法规，确保客户数据的安全和合规性。
京东CRM客户关系管理系统拥有严密的数据安全体系和合规管理机制，确保客户数据的保密和合规。
通过以上操作流程，京东CRM客户关系管理系统可以帮助企业高效地进行客户数据收集，并结合数据分析和整合，实现更准确的客户洞察和精准营销。
京东大数据解析资料
二．京东大数据处理
三． 京东大数据工具云化
第11页
京东大数据收集
第12页
京东大数据收集
第13页
京东大数据收集
第14页
京东大数据收集
第15页
京东大数据处理
第16页
京东大数据实时分析
• Impala
SOA化
应用开发 移动开发 运行服务 运维服务
私有云计算平台
供应链 仓储 配送 售后 财务 金融 营销 交易 数据 IT
物流
资金流
信息流
京东
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京东私有云发展现状
京东IT资源的内部云化已完成，对京东业务平稳、系统优化和 效能提升的作用已经显现
面向开发 云存储、云数据库、缓存云、 Hadoop平台…
数据推送
云监控
云主机 弹性集群 云硬盘
云控制台
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数据推送—内部大数据工具云化
JBUS
第30页
数据推送—内部大数据工具云化
• 特点
– 实时数据：数据推送服务会进行实时推送，对 订单、商品和退款的创建、修改、删除等信息 实时地推送至云数据库中。
– 历史数据：除了推送实时数据，首先会推送三
– Cloudera公司贡献 – 一种通用的SQL查询引擎（Hive语法） – 与Hadoop整合在一起 • Storm – Twitter开源的分布式处理框架 – 可扩展、容错、易用 – 在内存中执行
第17页
目 录 CONTENTS
一． 京东大数据 二． 京东大数据处理
三．京东大数据工具云化
云
云缓存
组 件
IP查询 服
京东数据运营方案
京东数据运营方案一、引言随着互联网的发展，越来越多的企业开始重视数据运营对于业务的重要性。
京东作为电商行业的领军者，自然也不例外。
本文将从数据收集、处理、分析和利用等方面，探讨京东的数据运营方案，以帮助其更好地应对市场竞争和满足消费者需求。
二、数据收集1.用户信息收集：京东可以通过网站注册、会员账户、购物订单等方式获取用户的基本信息，如姓名、性别、年龄、地区等。
2.行为轨迹：京东可以通过追踪用户在网站上的行为，如浏览商品、加入购物车、下单付款等，收集用户的行为数据。
3.社交媒体数据：京东可以收集用户在社交媒体平台上的活动数据，如点赞、评论、分享等，以了解用户对于产品和品牌的看法。
三、数据处理1.数据清洗：对于收集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、缺失数据的处理等，以保证数据的准确性和完整性。
2.数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，形成数据仓库，以方便后续的分析处理。
3.数据存储：对于海量的数据，京东可以采用分布式存储技术，如Hadoop和HBase，以便快速访问和查询。
四、数据分析1.用户画像：通过对收集到的用户信息进行分析，可以得出用户的画像，包括年龄、性别、地区、兴趣爱好等，以便更好地为用户提供个性化的推荐和优惠。
2.用户行为分析：对用户在网站上的行为进行分析，可以了解用户的偏好和购买习惯，以优化商品推荐和促销策略。
3.竞争对手分析：通过分析竞争对手的数据，如产品定价、销售策略等，可以及时调整自身的商业策略，以保持竞争优势。
五、数据利用1.个性化推荐：根据用户画像和行为分析的结果，可以为用户提供个性化的产品推荐，以增加购买转化率。
2.精准营销：通过了解用户的购买习惯和偏好，可以向用户推送符合其需求的促销信息，提高用户忠诚度。
3.供应链优化：通过分析商品销售数据和库存信息，可以为供应链管理提供参考，优化采购和配送流程，减少成本和运营风险。
六、数据保护1.隐私保护：京东需要建立健全的隐私政策，保护用户个人信息的安全和隐私，避免泄露和滥用。
DDN大容量存储平台解决方案
DDN大容量存储平台解决方案目录一、内容描述 (3)1.1 背景与挑战 (3)1.2 DDN品牌介绍 (4)1.3 解决方案概述 (5)二、DDN大容量存储平台产品概述 (7)2.1 产品特点 (8)2.1.1 高性能 (9)2.1.2 高可靠性 (10)2.1.3 高扩展性 (11)2.2 产品系列 (13)2.2.1 家庭存储系列 (14)2.2.2 企业级存储系列 (15)2.2.3 数据中心存储系列 (17)三、DDN大容量存储平台解决方案架构 (18)3.1 系统架构 (19)3.1.1 前端访问层 (21)3.1.2 应用服务层 (22)3.1.3 存储管理层 (23)3.2 数据流处理 (24)3.2.1 数据上传 (25)3.2.2 数据存储 (26)3.2.3 数据下载 (27)四、DDN大容量存储平台安装与配置 (29)4.1 安装步骤 (30)4.1.1 硬件安装 (31)4.1.2 软件安装 (32)4.2 配置过程 (32)4.2.1 创建存储池 (33)4.2.2 分配存储空间 (35)4.2.3 设置访问权限 (36)五、DDN大容量存储平台管理 (37)5.1 用户管理 (39)5.1.1 用户账户创建 (40)5.1.2 用户权限分配 (41)5.2 数据管理 (42)5.2.1 数据备份 (43)5.2.2 数据恢复 (44)5.2.3 数据迁移 (45)5.3 性能优化 (46)5.3.1 调整存储策略 (48)5.3.2 优化数据传输路径 (49)六、DDN大容量存储平台应用案例 (50)6.1 家庭用户案例 (52)6.2 企业用户案例 (53)6.3 教育行业案例 (54)6.4 医疗行业案例 (55)七、DDN大容量存储平台技术支持与服务 (57)7.1 技术支持 (58)7.1.1 技术咨询 (60)7.1.2 技术培训 (61)7.2 售后服务 (61)7.2.1 硬件保修 (62)7.2.2 软件更新 (63)八、总结与展望 (64)8.1 解决方案总结 (66)8.2 发展前景展望 (67)一、内容描述DDN大容量存储平台解决方案是一种创新的数据管理方案，旨在满足现代企业对于数据存储和访问速度的高要求。
京东电商网店的数据分析技巧如何提升运营效率
京东电商网店的数据分析技巧如何提升运营效率京东作为中国最大的综合性电商平台之一，拥有海量的用户和商品数据，对这些数据进行准确的分析是提升运营效率的关键。
本文将介绍一些京东电商网店的数据分析技巧，帮助网店商家更好地利用数据来提升运营效率。
一、数据收集和整理数据分析的第一步是数据的收集和整理。
京东电商网店可以通过各种方式收集数据，包括订单数据、用户浏览记录、商品评价等。
这些数据需要进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
二、数据可视化数据可视化是将复杂的数据以图表形式展示，使得数据更加直观和易于理解。
京东电商网店可以利用各种数据可视化工具，如数据仪表盘、图表等，将数据转化为可视化的形式，帮助商家更好地分析数据，抓住关键信息。
三、用户行为分析用户行为分析是电商运营的重要一环。
通过对用户浏览记录、商品收藏、购买行为等数据的分析，可以了解用户的偏好和购买习惯。
京东电商网店可以通过数据分析工具，对用户行为进行深入分析，例如热门商品推荐、个性化推荐等，从而提升用户的购买转化率。
四、库存管理与预测京东电商网店的库存管理对于提升运营效率非常重要。
通过对历史销售数据和用户购买行为的分析，可以准确预测商品的需求量，避免库存积压或缺货的情况发生。
同时，通过分析商品的销售情况和趋势，可以做出合理的进货计划，提高库存周转率。
五、市场竞争分析电商行业竞争激烈，对市场竞争的准确分析可以帮助京东电商网店更好地把握市场机会。
通过与竞争对手的销售数据、促销策略等进行比较分析，可以发现竞争优势和不足之处，进而制定针对性的运营策略。
六、营销策略优化通过对各种营销活动的数据分析，京东电商网店可以评估各项营销策略的效果，并针对性地进行调整和优化。
例如，可以通过分析不同营销渠道的转化率、活动参与度等，找出最有效的营销方式，提升广告ROI（投资回报率）。
七、用户满意度分析用户满意度是电商网店持续发展的关键因素。
京东电商网店可以通过用户评价、投诉反馈等数据的分析，了解用户的满意度以及存在的问题，并及时采取措施解决问题，提升用户体验和忠诚度。
IFS系统介绍
IFS 应用系统介绍................................................................................................................................................9
ifs系统介绍ifs系统win8系统功能介绍微信广告系统介绍系统介绍ppt系统介绍系统介绍ppt模板图书管理系统介绍linux系统介绍小米v6系统介绍
IFS 应用系统
功能方案
广州万迅电脑软件有限公司
广州万迅电脑软件有限公司 Tel:020-83283115 Fax:020-83283054
IFS 应用系统功能概要......................................................................................................................................10 IFS 应用系统 ......................................................................................................................................................10
京东数据分析岗位(中级)人才认证考试答案,含解析
单选题：1 想要对比自身店铺和某一竞品店铺的数据整体经营差异，可以通过商智以下哪种路径进行数据对比分析？A 竞争-竞店概况B 竞争-竞店对比C 竞争-竞品概况D 竞争-竞品对比正确答案：B通过商智竞争模块的下的竞店对比功能，可以直接将自身店铺的数据和指定监控竞店的数据同时展示进行对比分析，目前支持最多同时添加2个竞店对比，选B2 关于商智竞店对比功能中无法添加同类目竞品店铺对比的原因，以下哪种说法是正确的？A 因为竞店数据量太少所以无法添加B 未在竞争配置中添加竞品店铺进行监控C 所选竞店的经营时间太短D 竞店未开通商智竞争功能正确答案：B竞店对比功能总支持添加的店铺需是在竞争配置中已经添加过监控的店铺才行，故正确选B3 商智竞争流失-商品流失分析中的跳失定义说法正确的是？A 浏览了本商品没有购买，也没有购买和本商品相同的三级类目的商品B 浏览了本商品没有购买，购买了和本商品相同的三级类目的商品C 没有浏览本商品和购买，也没有购买和本商品相同的三级类目的商品D 没有浏览本商品和购买，购买了和本商品相同的三级类目的商品正确答案：A商品竞争流失路径的分析是以商品为分析对象基础，跳失的定义范围是浏览了本商品没有购买，也没有购买和本商品相同的三级类目的商品的为跳失4 以下哪项数据在商智竞店概览下的竞店详情数据中是不能查看的？A 店铺级别B 全店成交金额指数C 全店访客指数D 全店真实访客数正确答案：D目前商智竞争功能下的竞店概况数据是不支持店铺全店真实访客数据查看的，是以指数化的数据进行呈现，故选D5 商智-竞争-竞店概况下的竞店详情数据模块对应的店铺商品榜展示成交TOP多少的商品?A 3B 6C 9D 12正确答案：C在竞店概况下的竞店商品榜中，支持最多展示对应竞店成交TOP9的商品，选C6 目前商智竞店配置的监控列表中最多支持同时监控多个店铺？A 7B 15C 20D 30正确答案：D考核对商智竞店配置的基础配置功能了解，目前竞店配置监控列表中最多可监控30个店铺，正确答案应选D7 以下那种级别类型不属于商智--客户-关注店铺用户质量的级别划分？A 优质小白级B 真爱级C 铁杆级D 特爱级正确答案：D商智通过用户亲密度将关注店铺的用户质量分为不同等级，15-100度的数值，15-40度为低质小白级；41-50度为优质小白级；51-70度为铁杆级；71-100度为真爱级。
京东重塑物流矩阵
京东重塑物流矩阵
张丹
【期刊名称】《中国经济评论》
【年(卷),期】2022()5
【摘要】京东物流发布公告称,将以89.76亿元收购德邦66.49%股份。
根据公告,双方将在快递快运、跨境、仓储与供应链等领域展开深度合作。
至此,京东物流最终将“老大哥”德邦纳入其物流集团麾下,京邦达(京东、德邦和达达)正式形成,冥冥之中实现了刘强东最初的夙愿。
【总页数】2页(P93-94)
【作者】张丹
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】F25
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京东商家广告投放人才认证(中阶)试题库及答案3
单选题：1、京东腰带店铺推广的扣费形式（）A.CPAB.CPSC.CPCD.CPM正确答案：C京东店铺腰带推广的扣费形式点击扣费，CPC的扣费形式。
2、想进行全店的一键智能付费推广应该选择以下哪个推广形式（）A.购物触点B.快车C.海投D.京东直投正确答案：C想进行全店的一键智能付费推广应该选择海投付费推广形式。
3、DMP添加用户行为类目人群中的类目场景有几种（）A.1种B.2种C.3种D.4种正确答案：D类目人群中类目场景有一级类目，二级类目，三级类目，四级类目四种4、京搜客是什么推广资源（）A.京东与腾讯合作资源B.京东与抖音合作资源C.京东与百度合作资源D.京东与快车合作资源正确答案：C本题考核商家对付费工具了解，京搜客是京东联合百度搜索资源，通过搜索关键词方式，推广商品或者是活动方式达到商家站外广告的投放目的与效果，所以选C。
5、海投和购物触点推广可以同时推广进行吗（）A.可以B.不可以C.只能开启一个触点计划D.以上都不对正确答案：A海投快车两种推广是可以同时推广推广进行的，是可以做到相互辅助推广的。
6、购物触点-活动推广活动引流SKU数量限制?（）A.1-200B.1-100C.1-50D.1-300正确答案：B引流SKU数量限制：未开启智能抓取时为1~100个，开启智能抓取时为0~100个7、以活动页为主体的营销推广，满足大促、日常等活动是购物触点的什么推广类型（）A.商品B.店铺C.视频D.活动正确答案：D购物触点-活动推广以活动页为主体的营销推广，满足您大促、日常等活动诉求8、京东直投-京腾魔方的位置在哪里（）A.京东直投-品牌广告B.京东直投-秒杀推广C.京东直投-GD推广D.京东直投-京腾魔方正确答案：D本题考核商家对工具的了解情况，商家在推广的时候，可以快速找到对应的推广工具以及细分功能，为更好的广告投放策略打好基础。
9、快车智能推广成本控制出价最终计算是按照什么模式做竞价扣费的（）A.CPAB.CPSC.CPCD.CPM正确答案：C快车智能推广成本控制出价最终计算是按照cpc模式做竞价扣费的。
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HDFS
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多线程并行执行
reader disruptor writer
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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
disruptor
writer
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)))
/
• 纯函数式 • 代码即数据 • 代码即AST • JVM上的Lisp
插件实现
reader
lines
disruptor
lines
filter
writer
Reader
– RDBMS – JDBC – NOSQL – API – LOG – http断点续传
disruptor
filter
Writer
– RDBMS – JDBC – Hive – write hdfs & add partitions
+
apply
count
numbers
numbers
User=> (average [ 60 80 100 400]) 160
代码结构
多线程编程
Clojure in JD
datasource
job job job
magpie hbase magpie
realtime bdm realtime bdm
定制化全国仓库数据抽取
tb1
tb2 tb1
plumber
tb1
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tb2 tb1
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tb1 tb2
tb2
tb1
tb2
plumber
tb2
monitor
plumber
trigger
• 仓库分处全国各地，网络情况不确定性大
• 各地仓库下班时间不一，可抽取时间点不一
• 个别仓库宕机不能影响第二天全国仓库报表生成时间点
• 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
流程优化
三次传输 三次落地 一次清洗
DB
原始数据 落地平台
HIVE客户端
HIVE
一次传输
无落地
实时清洗
DB
plumber
HIVE
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一、离线海量数据交换场景介绍
京东数据仓库海量数据交换工具
-Plumber开发实践
张侃 京东大数据平台部
/opendayjd
关于我
张侃
大数据平台-实时数据产品研发部 微信： phoenix747 新浪微博： @pho_coder
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一、离线海量数据交换场景介绍
二、plumber技术特点和实现方案