一.项目概述 本项目主要用于互联网电商企业中,使用Spark技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core.Spark SQL和

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.场景案例简介 1.场景描述 分布式事务在业务系统中是十分常见的,最经典的场景就是电商架构中的交易业务,如图: 客户端通过请求订单服务,执行下单操作,实际上从订单服务上又触发了多个服务链请求,基本步骤如下: 客户端请求在订单服务上创建订单: 订单服务调用账户服务扣款: 订单服务调用库存服务执行库存扣减: 订单通过物流服务,转化为物流运单: 这套流程在电商系统中是基本业务,在实际的开发中远比这里描述的复杂. 2.服务时序图 上述1中是业务

1.项目概述 需求 对电商业务中的用户.商品.订单的数据进行分析,观察运营的情况 架构 业务数据库:Mysql:存储最原始的数据 ETL:Kettle 数据仓库:Mysql:存储需要进行分析处理的数据 分析处理:SQL/Kettle 可视化:Superset 2.准备工作 系统 linux系统 软件 VMware虚拟机——安装linux操作系统 1 Windows版下载地址: 2 https://www.vmware.com/ finalshell——远程操作系统 Windows版下载地址: h

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst

4.1 17.5W秒级交易峰值下的混合云弹性架构之路 前言 每年的双11都是一个全球狂欢的节日,随着每年交易逐年创造奇迹的背后,按照传统的方式,我们的成本也在逐年上升.双11当天的秒级交易峰值平时的近10多倍,我们要用3-4倍的机器去支撑.但大促过后这批机器的资源利用率不高,到次年的双11会形成较长时间的低效运行.试想一下,电商交易有大促峰值,而阿里云有售卖Buffer,如果能充分发挥云计算的弹性能力,让资源可以两边快速腾挪,就可以解决资源浪费的问题了.把我们的交易单元可以部署在云上面,那么大促

Java生鲜电商平台-交易对账以及跟商家对账的思考 说明:对于任何一家电商而言,资金的安全尤为重要,在资金管理过程中,涉及到交易订单的对账以及商家的对账,那i么如何来保证对账的高效与准确呢? 公司在搭建交易平台时其实考虑过建立一套账务系统来满足记账的需求,从现在来看虽然当时考虑的比较片面,最终也只是作为客户的账户在使用.但账户的概念很好,财务的科目其实也是账户记录进进出出的流水,于是希望再次把账户系统利用起来,通过账户系统输出账单,完成对账从而减轻财务系统压力,一套以账户系统为逻辑基础的电商交易

4.2 集团AliDocker化双11总结 前言 在基础设施方面,今年双11最大的变化是支撑双11的所有交易核心应用都跑在了Docker容器中.几十万Docker容器撑起了双11交易17.5万笔每秒的下单峰值.众所周知Docker技术这几年大热,但如果期望阿里这么大体量的应用全部使用Docker,这可不是一朝一夕就能完成的事情.阿里的应用数量庞大,种类众多,光兼容性的验证没个1.2年的时间没人敢把核心应用放上去.因此虽然Docker能给研发和运维带来的好处,作为技术人员大家都心领神会,但是想直接

序言 电商,是随着中国互联网经济的持续发展所成长起来的.淘宝.京东这些电商从交易额和影响力上看都位列中国最为成功.最具话题性的互联网企业之中.尽管近几年中国经济有所放缓,但中国消费市场的增长速度仍有望保持世界领先水平,在线购物的热情非但没有消减,电商业务反而有蒸蒸日上的趋势. 而且随着近年来智能手机的普及,电商发展呈现了不同的发展趋势.中国电商领域朝着移动化的方向快速转型,大型综合类电商平台移动端销售额占比逐年递增,特卖.返利.跨境电商.二手等各类细分类型App如雨后春笋般出现.移动电商的势不可

马蜂窝技术原创文章,更多干货请搜索公众号:mfwtech ​即时通讯(IM)功能对于电商平台来说非常重要,特别是旅游电商. 从商品复杂性来看,一个旅游商品可能会包括用户在未来一段时间的衣.食.住.行等方方面面:从消费金额来看,往往单次消费额度较大:对目的地的陌生.在行程中可能的问题,这些因素使用户在购买前.中.后都存在和商家沟通的强烈需求.可以说,一个好用的 IM 可以在一定程度上对企业电商业务的 GMV 起到促进作用. 本文我们将结合马蜂窝旅游电商 IM 服务的发展历程,重点介绍基于 Go 的

某电商是某大型服装集团下的重要销售平台.2015 年,该集团品牌价值达数百亿元,产品质量.市场占有率.出口创汇.销售收入连年居全国绒纺行业第一,在中国有终端店3000多家,零售额80 亿.其羊绒制品年产销能力1000万件以上的规模,占有中国的40%和世界的30%的市场份额. 该集团旗下的电商部门主要负责服装公司线上运营工作,涉及的平台有淘宝.天猫.京东.苏宁易购.唯品会等,每年涉及的流水金额大概在1亿RMB左右. 项目背景: 原来该公司旗下各品牌和部门的IT管理部门是独立的,没有归属于服装公司下

某电商是某大型服装集团下的重要销售平台.2015 年,该集团品牌价值达数百亿元,产品质量.市场占有率.出口创汇.销售收入连年居全国绒纺行业第一,在中国有终端店3000多家,零售额80 亿.其羊绒制品年产销能力1000万件以上的规模,占有中国的40%和世界的30%的市场份额. 该集团旗下的电商部门主要负责服装公司线上运营工作,涉及的平台有淘宝.天猫.京东.苏宁易购.唯品会等,每年涉及的流水金额大概在1亿RMB左右. 项目背景: 原来该公司旗下各品牌和部门的IT管理部门是独立的,没有归属于服装公司下

Spark大型电商项目实战-及其改良这个系列的时间轴展示图一直在变....1-3篇是用图直接表示时间轴,用一段简陋的html代码表示时间表.第4篇开始才是用比较完整的前端效果,能移动.缩放时间轴,鼠标移动到时间轴的stage,下方对应的stage时间表会高亮. 这是因为博客园的文章本质就是html标签集合组成的页面,如果能嵌入适当的css和js文件,也能得到想要的效果. 拿到运行时间表 先在服务器运行./start-history-server.sh开启历史服务器,之后就可以查看运行完毕的spa

最近一段时间主要重心在Amazon电商数据分析上,这是一个偏数据分析和可视化的项目.具体来说就是先获取Amazon的商品数据,数据清洗和持久化存储后作为我们自己的数据源.分析模块和可视化模块基于数据进行一系列的操作. 显然,整个项目中最基本,也是最重要的就是前期数据的获取,本篇文章就是针对数据获取和清洗过程进行一个简单的介绍和总结. 整个项目我们采用了Python作为开发语言,其中可视化模块基于Django搭建,当然在数据获取,即爬虫模块,我们也是采用了Python作为我们的开发语言.  对于爬

电商打折套路分析 ——2016天猫双十一美妆数据分析 数据简介 此次分析的数据来自于城市数据团对2016年双11天猫数据的采集和整理,原始数据为.xlsx格式 包括update_time/id/title/price/店名,共5个字段,其中id为商品的唯一标识,店名为品牌名. 分析工具 主要使用了Python中的Pandas库进行数据处理,利用matplotlib绘制分析图表,利用bokeh进行了可视化展示. 当前使用版本:Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (defau

**可以快速二次开发的开源小程序商城系统源码**源码开源地址:https://github.crmeb.net/u/LXT 项目介绍: CRMEB系统就是集客户关系管理+营销电商系统,能够真正帮助企业基于微信公众号.小程序实现会员管理.数据分析,精准营销的电子商务管理系统.可满足企业新零售.批发.分销.预约.O2O.多店等各种业务需求. 通过绑定微信开放平台,统一用户ID,实现公众号小程序数据同步,源码包含积分.优惠券.秒杀.砍价.分销等功能.后台采用form-builder组件和后台多任务操作

SpringBoot构建电商基础秒杀项目 学习笔记 新建表 create table if not exists order_info ( id varchar(32) not null default '', user_id int not null default 0, item_id int not null default 0, item_price double(10, 2) not null default 0, amount int not null default 0, orde

[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5

数据为王,服务为本——谈B2B电商平台与大数据 2013-06-27 11:10:41 作者:B2B行业资讯 标签:                             大数据                                                         投稿                                                         B2B                                         

距离2018年双11的购物盛典已经不到一个月了,各大电商之间的战役已经悄然打响,今年的双11仍会是一场电商鏖战,想必又会打破2017年双11近2540亿的全网成交总额记录. 据统计,去年双11全天共产生快递物流高达8.5亿次,而商家发送的营销短信总量更是远超200亿条,由此可见营销短信服务在电商推广中占据重要地位. 除了快递和短信,商品评价分析.平台热词分析等在电商活动中同样重要.作为商家,如何选择一家稳定高效的数据提供商助力推广自身业务,迎战双11呢? eoLinker 旗下的APISHOP是

一.区块链是什么 区块链是一种按照时间顺序将数据块以特定的顺序相连的方式组合成的链式数据结构,其上存储了系统诞生以来所有交易的记录.区块链上的数据由全网节点共同维护并共同存储,同时以密码学方式保证区块数据不可篡改和不可伪造.所以区块链本质是一个分布式共享数据库. 区块链让参与系统中的任意多个节点,通过密码学方法产生相关联数据块(即区块,block),每个数据块中都包含了一定时间内的系统全部信息交流的数据,并按照时间顺序将数据区块组合成一种链式数据结构. 区块链是分布式数据存储.点对点传输.共识机

在互联网+.中国制造2025等国家战略规划的不断催发下,淡出舆论风口多时的B2B电商,开始重新回归公众视野,B2B行业也就此得到一剂强心剂.不过值得关注的是,B2B平台商业模式已经开始发生变革. 互联网已经证明了它对整个供应链条的提升价值,但是在B2B行业,还只是简单地把交易从线下搬到线上.对于B2B企业来说,并不是把支付行为搬到了线上,就完成了交易的在线化,就完成B2B行业的互联网化.从现在来看,中国零售行业面临着很多经济的压力,面临着整个消费的压力,但是在B2B这个领域,在互联网和商业全面融