基于Hadoop網(wǎng)上購(gòu)物系統(tǒng)算法的分析與實(shí)現(xiàn).pdf

1、當(dāng)今社會(huì)，科技的發(fā)展越來(lái)越迅速，隨之應(yīng)用技術(shù)也層出不窮，數(shù)據(jù)量的驟增，互聯(lián)網(wǎng)成為當(dāng)之無(wú)愧的數(shù)據(jù)庫(kù)巨頭之一，從此也代表著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，如何獲取更有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息才是重中之重，給人們的生活帶來(lái)便捷。當(dāng)前，越來(lái)越多的計(jì)算機(jī)技術(shù)以及寬帶網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅速發(fā)展，應(yīng)用極其廣泛。目前，由于“大數(shù)據(jù)”在消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的使用中起到潛移默化的作用，如何能在大數(shù)據(jù)中獲得有利信息大大吸引了許多電子商務(wù)企業(yè)，最典型的非淘寶莫屬。縱觀當(dāng)今電商，成為購(gòu)買(mǎi)

2、者的首項(xiàng)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)就是產(chǎn)品銷(xiāo)售量的多少，人們總是傾向于銷(xiāo)售量高的產(chǎn)品，因?yàn)檫@些產(chǎn)品不僅有更多的評(píng)價(jià)也有更多的反饋，因此可以多方面的判斷商品是否最大程度的符合消費(fèi)者。“大數(shù)據(jù)”不僅給消費(fèi)者帶來(lái)更多的安全感，并且?guī)?lái)更高的可靠度。所以，電子商務(wù)如此重視“大數(shù)據(jù)”也是情理之中。由此可知，重中之重就是如何從大數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，然而Hadoop工具平臺(tái)就有效的解決了這個(gè)難題。
　　本文主要介紹基于Hadoop網(wǎng)上購(gòu)物系統(tǒng)的工作流程以及

3、內(nèi)部相關(guān)算法的研究與分析，大數(shù)據(jù)給電商企業(yè)提供了5個(gè)方面的價(jià)值：數(shù)據(jù)的可見(jiàn)程度高以及獲取便捷；競(jìng)爭(zhēng)方式多樣化；眾多實(shí)時(shí)性用戶(hù)的運(yùn)營(yíng)；大數(shù)據(jù)在其管理方式的運(yùn)用；構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式。主要內(nèi)容包括：⑴研究了Hadoop基礎(chǔ)框架以及Hadoop的核心組件。⑵分析HDFS和MapReduce的體系結(jié)構(gòu)及工作原理。⑶基于MapReduce框架中，分別對(duì)樸素貝葉斯算法、K-modes算法、ECLAT算法進(jìn)行分析研究，探討大數(shù)據(jù)流在Hadoop上