大數(shù)據(jù)處理技術(shù)_大數(shù)據(jù)處理百科

　　谷歌公司2004年提出的Mapreduce編程模型是一種具有代表性的批處理方法。Mapreduce模型首先對用戶的原始記錄源進行分層，然后交給不同的Map任務(wù)來解決。

　　Map任務(wù)從輸入中分析key/value的組合，然后對這些組合進行客戶自定義的Map函數(shù)，以獲得中間結(jié)果，并將其寫入當?shù)赜脖P。Reduce任務(wù)從硬盤上獲取數(shù)據(jù)后，將根據(jù)key值進行排序，并組織具有相同key值的數(shù)據(jù)。最后，客戶自定義的Reduce函數(shù)將應(yīng)用于這些排序結(jié)果并導出最終結(jié)果。

　　Mapreduce的關(guān)鍵設(shè)計理念有兩點。

　　·將問題分為多個模塊，將待處理的信息分為多個Map任務(wù)并發(fā)處理。

　　·將計算推倒數(shù)據(jù)而不是數(shù)據(jù)推倒計算，從而有效防止數(shù)據(jù)傳輸中的大量通信成本。

• 01便利店管理軟件運用大數(shù)據(jù)實施監(jiān)控店鋪!

  以前，商家每天都會在打烊前，對每日店鋪的銷售業(yè)績，員工值班，商品庫存情況進行盤點，然后再根據(jù)市場進行及時地調(diào)控。如今，有了便利店管理軟件，店鋪每個時間維度的銷售情況，會員增減情況，還有商品庫存情況都能裝進“口袋”，從而減輕管理者的工作壓力。具體是如何去做的呢

  　　1.會員維度：會員分組營銷個性化

  　　通過會員消費數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，我們可以清楚的了解到會員的消費行為習慣，集中消費的商品有哪些、消費能力的大小、會員消費的年齡階段、職業(yè)等等，從而對我們的會員進行分類分層，從而有針對性的采取營銷策略。

   

  　　2.商品維度：打造爆品商品

  　　通過產(chǎn)品消費數(shù)據(jù)，我們可以清楚的了解到店內(nèi)哪些商品受消費者習慣、哪些商品消費比較冷淡從而對我們店內(nèi)產(chǎn)品進行調(diào)正。

   

  　　3.數(shù)據(jù)維度：一目了然淡旺季盈虧情況

  　　系統(tǒng)通過多個時間節(jié)點進行報表統(tǒng)計，讓商家清楚的了解到、我們每個階段的消費狀況、

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