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Hadoop技术在电商数据分析系统中的应用及优化方案研究
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究目标与内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
Hadoop技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.1Hadoop技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2Hadoop生态系统组成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.3Hadoop的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.4Hadoop与其他大数据处理技术比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
电商数据分析系统需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.1电商平台数据特点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.2电商数据分析系统功能需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.3电商数据分析系统性能要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
Hadoop技术在电商数据分析系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.1数据存储与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.1.1HDFS架构与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.1.2HBase数据库应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.1.3Hive数据仓库设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.2数据处理与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
4.2.1MapReduce编程模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
4.2.2Spark技术在电商数据分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
4.2.3机器学习算法在电商数据挖掘中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
4.3数据可视化与展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
4.3.1数据可视化技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
4.3.2可视化工具在电商数据分析中的使用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
电商数据分析系统优化方案研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
5.1系统性能优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
5.1.1硬件资源优化配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
5.1.2软件资源优化配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
5.1.3网络通信优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
5.2数据处理流程优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
5.2.1数据预处理流程优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
5.2.2数据处理流程优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
5.2.3结果输出流程优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
5.3系统安全性与稳定性提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
5.3.1系统安全机制构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
5.3.2系统稳定性保障措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
案例分析与实证研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
6.
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