ocity海量数据规模高时效性多样化50%组织拥有和处理>10TB数据 10%已经处理>1PB 电子商务和Web日志可产生每分钟上万的数据项 社交媒体应用每分钟产生百万交互活动价值： 提高效率 提升客户体验

最终的结果。 7. 分布式系统和分布式应用基于分布式系统的分布式应用也非常广泛，例如多媒体应用、电子商务等。 分布式系统应能联接用户与资源、具有分布式透明、开放和可伸展性等特点。 通常，对用户来说，分

习Hadoop的准备 3. Hadoop产生的背景3facebook社交网络物联网淘宝、ebuy电子商务…微博、Apps移动互联… 4. 大数据4GBTBPBEBZB想驾驭这庞大的数据，我们必须了解大数据的特征。地球上至今总共的数据量：

性且安全可靠，主要面向因特网的所有特点。 24. 2018/10/1824随着Internet和电子商务等应用的发展，动态网页技术诞生了。 动态网页和网页上的动画根本不是一回事，它有以下几个特点： 交

人像验证 Verification输入两张照片，确定它们是否来自于同一个人。 持证人身份核实、电子政务、电子商务、移动设备访问控制等。 人脸识别技术有三种应用模式，它们是人像检索模式（DB-SCAN），人像监

体现，实用性，高效性等。 设计师也有可能关注与一个系统的子系统或者流程。例如，他们有可能研究一个电子商务站点的结账（checkout）流程，看看流程是否对用户友好易用。他们可以更加深入的研究子系统的组

http://toutiao.com/news/6247787727907979778/ 1引言 随着互联网的发展，电子商务在全社会的深入普及，中国网购用户强大的消费能力已经不止满足于天猫、京东、淘宝等购物平台。据相关报

发人员，软件架构师和/或研发副总裁，都需要决定这个工具是否适合手头上的任务。我认为对于高吞吐量的电子商务网站，Storm实际上非常适合作为一个稳定的后台。 接下来看看如何将上述用例作为一个Storm的拓扑实现。

的公正性。 在谈到亚马逊时，如果谷歌将其收为己有又将如何？毕竟从谷歌角度看，如何能够收购一家电子商务巨头，肯定也将使“用户受益”。如果谷歌再考虑收 购《纽约时报》这样的内容发行商，情况又将会怎样？

和内容是相当感性的 似乎多数互联网人都希望看到腾讯在腾讯和社区上被新的企业和产品挑战，阿里在电子商务上被挑战，也许是因为这样市场会更好玩。 和无线腾讯这个玩法结缘应该算是 07 年，有幸帮助最好的

前来看涨势比较猛；腾讯两者都有但排名较后，但腾讯的 IM 端却无人小觑；一淘背靠阿里巴巴，马云的电子商务帝国对搜索决不会轻言放弃。 但事实上，互联网各位大佬都在各自布局，当前的一步瞄准的却是未来的移动互联网。

市场激进。当然这都不是最关键的。最最最最关键的是，手机体积小重量低，依托于已经健全的物流系统进行电子商务 销售非常方便，这就让老牌大厂失去了传统渠道优势。 于是在谁都没想到的时候，小米崛起了。由于本文希望阐述的

bug，那我们现在麻烦就大了。” 归根溯源，潜水侠的特征在于他们通常在标准网站上工作，比如为某电子商务网站创建基本功能，这类人渴望挑战。 “潜水侠们的工作与用户界面和用户体验无关，当然他们也不关

年代初回到日本，将软银从一家软件分销商再造成为一家技术和电信的巨头。后来，他创立了雅虎日本，并在中国电子商务巨头阿里巴巴中拥有相当大的份额。通过众多并购，他现在控制了美国和日本电信市场的很大份额。 所

用户粘性和用户贡献的持续提升更有意义，这具体可以体现在一定周期内单均用户的订单量和用户 GMV 或收入的贡献上。 在电子商务的发展过程中，非常多的企业靠融资支撑着公司的发展。这些公司大手大脚地用投资人的钱去补贴用户，但是

（主从配置） 背景 大 约1年前，一个朋友找到我并提出了一个苛刻的要求：它们是一个飞速发展的电子商务初创公司，而当时已经准备向国际发展。介于那个时候他们仍然是一个创业公 司，初始解决方案必须符合所

确，或者很难用清晰的语义表达，有时甚至连用户自己都不清楚自己的需求，这种情况下搜索就显得捉襟见肘了。尤其是近些年来，随着电子商务的兴起，用户并非 一定是带着明确的购买意图去浏览，很多时候是去“逛”的，这种情景下解决信息过载，

很有帮助。下表给出了来自各行各业的用例示例。 表 1. 来自各行各业的示例用例 行业 示例用例 电子商务和在线零售 电子零售商（比如 eBay）在不断创建针对性产品来提高客户终生价值 (CLV)；提供

这些技术不仅仅是路论：我们已经注意到很多知名的推荐引擎、聚类、分类的样例在现实世界中已经在应用：电子商务、邮件、视频、图片，更涉及大规模的机器学习算法。这些技术已经用来解决现实问题，甚至为企业产生了价值

1 概述 电子商务推荐系统最大的优点在于它能收集用户的兴趣资料和个人信息，根据用户兴趣偏好主动为用户做出个性化推荐。推荐技术指的是如何找出用户感兴趣的商品并列出推荐清单，在用户信息获取差别不大的情