海量数据下分布式数据库系统的探索与研究.docx

海量语义数据处理计算策略 •并行计算（parallel computing) •分布式计算（distributed computing) •云计算（cloud computing） •启发式方法（Heuristic Approach） •组合式方法 （Configurable Approach )

海量网络数据智能分级存储技术创新

海量存储系列1-15

海量存储系统并发访问性能测试工具的实现

用于海量图像存储与处理的Hadoop扩展

京东流量场下的数据处理方案，同时也会结合京东实际场景案例，介绍京东在流量场下的一些数据应用和实践。 全文会围绕以下三方面内容展开： 京东零售流量数仓架构 京东零售场景的数据处理 数据处理架构未来探索 京东零售——流量挑战 首先是数据爆炸式的增长。2015年至今，整体的数据量翻了约十几倍，但资源情况并没有相应成比例的增长。其次，业务的复杂度升高，包括新增了小程序、开普勒、线下店的一些数据以及并购的企业的数据等，因此整体的数据格式以及完备度上还是存在较大差异的。再次，随着业务发展，流量精细化运营的场景增多，但数据服务的时效并没有较大变化，需要我们在有限时间内处理一些更多更大体量的数据，以满足更多场景化应用。特别是京东刷岗这样的场景，对数据的范围、需要处理的数据量，以及数据时效都是一个比较大的挑战。

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