京東用了哪些大數據技術

京東應用了大數據技術，包括數據存儲（hdfs、hbase、amazon s3）、數據處理（mapreduce、hive、spark）、數據分析（prestosql、elasticsearch、機器學習算法）和數據可視化（tableau、power bi、京東雲 datav），以管理海量數據，分析見解，個性化客戶體驗，優化供應鏈，並檢測異常活動。

京東的大數據技術應用

京東主要應用了以下大數據技術：

1. 數據存儲

• HDFS (Hadoop 分佈式文件系統)：存儲海量數據，提供容錯性和高可用性。
• HBase：面向列的 NoSQL 數據庫，用於存儲結構化數據，具有高吞吐量和低延遲。
• Amazon S3：雲存儲服務，提供可擴展、安全且經濟高效的數據存儲。

2. 數據處理

• MapReduce：分佈式並行計算框架，用於處理海量數據。
• Hive：數據倉庫系統，用於查詢和分析結構化數據。
• Spark：快速通用計算引擎，用於實時數據處理和機器學習。

3. 數據分析

• PrestoSQL：交互式查詢引擎，用於快速查詢大數據集。
• Elasticsearch：搜索引擎，用於索引和搜索非結構化數據。
• 機器學習和人工智能算法：用於客戶分析、預測模型和產品推薦。

4. 數據可視化

• Tableau：交互式數據可視化平臺。
• Power BI：微軟的數據可視化工具。
• 京東雲 DataV：京東開發的雲原生數據可視化平臺。

這些技術的使用幫助京東：

• 管理和分析海量數據。
• 提取有價值的見解以進行更好的決策。
• 爲客戶提供個性化的體驗。
• 優化供應鏈和物流。
• 檢測欺詐和異常活動。

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