大數據書店需要什麼品質

1. 讓大數據分析更有效的5種技術措施有哪些

數據收集是最終導致業務決策的事件鏈中的第一步，確保收集的數據和業務感興趣的指標的相關性非常重要。

定義對企業有影響的數據類型，以及分析如何增加價值。基本上，考慮客戶行為，以及這將對企業的業務有何適用性，然後使用此數據進行分析。

存儲和管理數據是數據分析中的重要一步。因此，必須保持數據質量和分析效率。

(2)清除垃圾數據

垃圾數據是大數據分析的禍患。這包括不準確，冗餘或不完整的客戶信息，可能會對演算法造成嚴重破壞，並導致分析結果不佳。根據垃圾數據做出的決策可能會帶來麻煩。

清潔數據至關重要，涉及丟棄不相關的數據，只保留高品質的數據，當前，為了獲得完整和相關的數據，人工干預不是理想的模式，不可持續並且受主觀影響，因此資料庫本身需要被清理。這種類型的數據以各種方式滲透到系統中，其中包括隨時間推移而變化，如更改客戶信息或數據倉庫中存儲可能會損壞數據集。垃圾數據可能會對營銷和潛在客戶生產等行業產生明顯的影響，但通過基於故障信息的業務決策，財務和客戶關系也會受到不利影響。其後果也是廣泛的，包括挪用資源，浪費時間和精力。

解決垃圾數據難題的方法是確保數據進入系統得到干凈的控制。具體來說，重復免費，完整和准確的信息。如今，那些具有專門從事反調試技術和清理數據的應用程序和企業，可以對任何對大數據分析感興趣的公司進行調查。數據清潔是市場營銷人員的首要任務，因為數據質量差的連鎖效應可能會大大提高企業成本。

為了獲得最大的數據量，企業必須花時間確保質量足以准確地查看業務決策和營銷策略。

(3)標准化數據集

在大多數商業情況下，數據來自各種來源和各種格式。這些不一致可能轉化為錯誤的分析結果，這將會大大扭曲統計推斷結果。為了避免這種可能性，必須決定數據的標准化框架或格式，並嚴格遵守。

(4)數據整合

大多數企業如今組成不同的自治部門，因此許多企業都有隔離的數據存儲庫或數據“孤島”。這是具有挑戰性的，因為來自一個部門的客戶信息的更改將不會轉移到另一個部門，因此他們將根據不準確的源數據進行決策。

為了解決這個問題，採用中央數據管理平台是必要的，整合所有部門，從而確保數據分析的准確性更高，所有部門的任何變化都可以立即訪問。

(5)數據隔離

即使數據干凈，將其組織和集成在一起，也可能是分析問題。在這種情況下，將數據分成幾組是有幫助的，同時牢記分析正在嘗試實現什麼。這樣，可以分析子群體內的趨勢，這些趨勢可能更有意義並具有更大的價值。當查看可能與整個數據集可能無關的高度具體的趨勢和行為時尤其如此。

數據質量對大數據分析至關重要。許多公司試圖採用分析軟體，但卻沒有考慮到進入系統做什麼。這將導致不準確的推斷和解釋，可能代價昂貴，並且對企業造成損害。一個定義明確，管理良好的資料庫管理平台是使用大數據分析的企業不可或缺的工具。

2. 來分享下你認為書店存在的價值是什麼

書店的氣質，不只是裝修設計和賣不賣吃食。我回憶一家書店，能想起來的，第一在於都賣什麼書，或不賣什麼書，和去過的博物館一樣，主要記得藏品。能讓我對書店的經營者如何看待書有個大致印象，這個印象讓我喜歡，書店的其他細節問題就不大，一家書店的書是內向拘謹的，連店員也不會過於蠻橫或黏人。很奇怪，百貨公司里用商品標注自己檔次的道理，有些書店好像不認同，書店應該習慣上覺得什麼書都賣明顯更容易賺錢，而這樣的書店，實在無從知曉它的氣質，起碼留不下什麼印象，頂多像逛京東亞馬遜的倉庫。

3. 企業需要具備那些條件才能實現大數據營銷

企業大數據構建需要做到定位準確、標簽鮮明、內容刷新、體驗真切、情感鏈接、數據驅動等六大方面，造就以數據為核心的營銷閉環，即消費——數據——營銷——效果——消費。

在互聯網技術高速崛起的期間，互聯網也讓數據應用真正走向全新的高度。其中，最明顯的就是營銷領域。期指一算，距離「大數據」的概念距問世大概接近40年了，但關於大數據營銷的概念卻在前幾年才得以普及開來。時至今日，這種基於數據協同和深度計算的個性化營銷正在用其巨大而全面的影響力改變著營銷的格局和戰略方向。
那麼，什麼是大數據營銷？
基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。其核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。
1、以用戶為中心。
不管什麼時候，營銷的核心都是圍繞用戶展開的。大數據的作用就是把用戶懷想實實在在的展現出來，企業才能夠根據這些數據構建用戶畫像，禮節用戶的消費習慣、購物需求等特性，進而做出精準的分析與判斷。
2、深度洞察。
在構建出用戶畫像的基礎上，深度分析用戶心理，挖掘用戶的潛在需求，一直是大數據營銷的根本。比如企業從用戶的消費習慣得知他曾經買過房產，那麼他就有購買家居的需求，企業可以根據需求來適當推廣相關的產品，會比撒網式投放更精準。簡單來說，就是企業根據數據標簽人群畫像，能夠精確獲知用戶的潛在消費需求。
總之，自從有了營銷大數據，人們就不只是簡單粗暴地打廣告、做推廣，而是更趨向於數據營銷降低成本獲來提高產品轉化率，最終實現真正意義上的流量變現。隨著互聯網不斷的推行和普及，未來幾年，大數據營銷帶來的顛覆性變革也側面證實了大數據的意義以及應用。對於企業來說，必須學會把握這個大趨勢，面對未知的機遇和挑戰。
企業常用的大數據營銷策略
對於企業來說，精準地找到客戶，推送個性化的廣告內容來打動客戶，最終產生銷售是順理成章的營銷目的。因此，不少企業都遵循了以下四個方面來實施精準化營銷策略：
1、注重搜集用戶數據，提升命中率。
大數據時代，數據就是企業的「命根子」。可以說，沒有數據做支撐，企業就會缺乏對目標用戶群體的洞察，自然也無法找到對的用戶，後期的投放可能就會陷入「投放遠遠大於轉化率」的尷尬境地。
2、雙線渠道為先，提高用戶信任感。
想要用戶能「看到」你的廣告，那麼不管是傳統的線下渠道，比如電梯廣告、地鐵廣告等，還是新媒體時代下的線上傳播渠道，比如微博、微信、抖音、快手等社交類平台，企業都需要有深刻的了解，以便於在營銷推廣時能快速找准契合自身的場地或平台，做到精準投放，提升用戶的信任感。當然，如果你不差錢，那全覆蓋也可以。
3、內容為王永不過時，增加用戶黏度。
經過各類公眾號的轟炸，「內容為王」這個詞估計企業都聽吐了。但即使這個詞再爛大街，它仍然是企業提高銷售轉化率的關鍵。一個好渠道或許可以把你的廣告信息傳播出去，但好內容可以幫助企業圈定人群的特徵興趣愛好，針對性的給到用戶想要看的內容，從而引導產品成交，還能迅速增加用戶黏度。可見一個好的內容足以讓你事半功倍。
綜上所述，現在，大數據營銷的技術已經發展到能實時整合多平台數據，精準的識別客戶，就連後期的客戶接觸也能做到實時性和個性化。BUT……轉折來了，企業想要真正打動客戶，只做到以上這些還遠遠不夠。有時候，或許企業還會被數據蒙騙了。
縱觀當今的大數據營銷，許多企業就只會兩招：
第一，通過年齡、性別、興趣愛好、習慣、人生階段給消費者貼上不同的標簽；第二，確定營銷信息瞄準哪類消費者，直接觸達。
雖然其中不乏成功企業，但更多沒能達到預期效果的企業依然很多。因為大數據營銷也有弊端：
1、數據來源容易出問題。
雖說大數據是無差別地獲取目標消費者的行為記錄，但是當我們在局部環境運用這些數據的時候，還是有很大可能受到數據來源不準確的干擾。比如曾經有企業針對針對線上的購買人群做了大數據分析，數據顯示在此次促銷中有超過50%的交易是來自於男性消費者的賬戶。於是，該企特意針對男士消費人群做了活動，結果收效甚微。後來發現，原來那些男性賬號買的都是女性用品，事實上，只不過是女性用了男朋友或者老公的賬號買單才造成的假象。這就是過於輕信數據而帶來的錯誤策略。
2、為了控制市場而忽略用戶體驗。
雖然說用數據確實能實現企業的精準定位，進而高效變現，但在用戶體驗上，不少企業或多或少會有不恰當的行為發生。有不少用戶就投訴類似的情況，比如當你在短視頻平台瀏覽了美妝類產品後，你就會在其他社交平台上也看到類似的內容，或者說只是瀏覽了某種病，那麼可能在搜索引擎上就會自動出現治療該病的醫葯類產品，簡直是細思極恐。
3、正確的推送內容遇上錯誤的推送時間。
從消費者行為來說，有時候，即使企業的用戶找對了，但是在不恰當的時間和地點去推送廣告信息，那麼這次的傳播依然是無效的。比如當一個新生兒媽媽被大數據刻下了精確的標簽，於是你就開始不停地向她推送奶粉和尿布，這個用戶不會隨時隨地都會買，甚至可能產生反感的情緒，反而不利於企業的傳播。再比如一個美妝達人，即使他愛美妝，也不可能無時無刻的花錢去購買推送的產品。這時候，這種信息推送其實就變成了騷擾，還是企業不自知的那種。
4、精準定位目標用戶，也意味著放棄了非目標用戶。
簡單來說，大數據營銷的最大弊端就是降低了非目標客群標簽的人購買自己產品的可能性。比如一位愛學習的學生，可能也是一個運動愛好者，除了喜歡的書籍，可能他對心儀的運動裝備更感興趣。這就是消費者的購買動機具備多樣性的典型代表。
教你如何正確的運用大數據營銷！
時趣首席科學家王緒剛認為，在銀屏時代，營銷的核心是品牌形象傳遞;在互聯網門戶時代，營銷的核心是數字化媒介購買;而在以移動，社會化代表的互聯網3.0時代，營銷的核心是實現「大規模的個性化互動」。
而狂人認為，大數據營銷等同於精準營銷，或是精準營銷是大數據營銷的一個核心方向和價值體現。因此，企業想要更好的運用大數據營銷，可以從營銷場景入手，針對不同的人設置不同的場景，以便滿足不同的消費需求。因為現在的企業賣產品，更多的是賣用戶體驗，而用戶體驗就是用戶在接觸你的所有觸點中綜合起來的感受，即企業可以做到用最直接的方式去激發其購買慾望。
1、購買場景。
越來越多的報告證明，消費者逐漸回歸線下零售。如何在線下應用好大數據？那就是多觸點、場景化，以氛圍來烘托，打動用戶內心的情感，這也是線下店鋪使用的最讓人感興趣、最容易理解和驗證的方式。比如當你去宜家買東西，假如單件的家居堆成山放在一邊，你連挑選的慾望都沒有，可如果把沙發、靠枕、茶幾、杯盞裝飾成一間客廳，你身臨其境，就會覺得這幾件物品搭配起來竟然那麼漂亮，這時候購買的慾望就來了。這就是商家給消費者構建了一個場景，通過這個場景來觸發消費者的購買欲。
2、使用場景。
通俗來講，就是將品牌或產品與具體的場景聯系起來，或開拓新的使用場景，進行宣傳推廣，更好地吸引和連接顧客，如紅牛的加夜班場景，這是未來品牌或產品營銷的重要方式。
3、生活場景。
移動互聯時代，讓場景定義創新成為了可能。因此，瞄準顧客的痛點和癢點，跨界思維，創新場景定義，就成了高效場景營銷的起點和中心。如日本的蔦屋書店不僅僅是賣書的地方，而是「知性、時尚、個性的生活方式」，經營范圍包括了咖啡館、游戲、影音、兒童玩具、美容、醫療、餐廳、寵物樂園、自行車店等，為消費者的消費生活帶來去更多的新鮮感。
在大數據時代，人們留在網路上的數據越來越多。我的用戶是誰？他們在網路那端做了什麼？這些不僅僅是簡單的數據表現，更是對以往的營銷方式的反思，數據流化使得營銷行動目標明確、可追蹤、可衡量、可優化，從而造就了以數據為核心的營銷閉環，即消費——數據——營銷——效果——消費。現如今，以數據為導向的精準營銷開始逐步替代原本的營銷方式，成為企業的新寵。

4. 5G時代下,書店互聯網化工作如何開展

1.盤活資源，多元化經營
以南京先鋒書店為例，先鋒書店合理利用自身資源，專門開辟了一處咖啡角，讀者可以買一本書在咖啡角里閱讀，為讀者提供多元化的文化產品和服務，能增強書店的抗風險能力。書店開設咖啡創意館這一理念其實對任何一家書店來說都是一個自然的補充。任何事物都需要平衡，在書店行業也是如此，只有平衡才能在已有的基礎上獲得一定的提升，以及將來在更大的空間中發展。以興趣為聚合點發展社群，用長尾、眾包、開放、合作、平台化思維運作，利用書店本身的資源，讓書店不僅僅是一個賣書的地方。
同時書店可以設計自己書店獨有的紀念品，開設紀念品的一個文化長廊，促進該書店的品牌營銷，讓消費者來到書店買到的不僅僅是書，還有該書店的一種特有的文化。
除此之外，實體書店還可以作為一個圖書交換平台，更大限度地實現資源的合理共享。在書店中，如果有心儀的讀物，讀者無需辦理借記卡，只需拿出家中閑置的藏書，即可進行交換式閱讀。同時實體書店可以推行會員制來進行圖書的交換閱讀活動。即顧客辦一張該書店的會員卡，將家中的藏書寄存到書店中，如果有想閱讀的圖書，可憑借會員卡到實體書店進行借閱。這樣一來，既實現了圖書的資源共享，又解決了圖書收藏者對圖書妥善保管的問題。
注意：混業經營是一個不錯的做法，但是需要謹慎。選擇的商品需要和書籍、閱讀或者書店氣質相協調，而且最好是難以復制的差異化，同時還要把握好度，一些書店因為在副產品銷售中嘗到甜頭，進一步擠壓書的展示和閱讀空間，書店越來越像咖啡館和百貨商店。

2.專業化經營
專業性較強的圖書有較穩定的受眾人群，書店經營者根據長期統計該人群的需求，了解閱讀類型的走向，甚至利用某些商業手段引導消費者進行消費。因此，市場本身就給專業書店提供了極大的生存機會和廣闊的發展空間。雖然民營書店在經營面積和圖書種類方面不佔優勢，但是正由於這樣，也可以發揮其「小」而靈活的特點，根據自身特點與地理位置，調整圖書結構，將書店打造成為一個專門經營某一類或某幾類相關圖書的專業性書店。書店一旦確定自身定位便可以將出版社出版的圖書中所有相關書籍集中在一起，形成特色，滿足某一特定人群的需求，吸引眾多讀者。
同時，除了專業性圖書外，還有藝術類文化產品，如名人字畫、作品孤本、手稿等帶有收集性質的作品。民營書店也可開設延伸活動，定期給讀者們提供有關專業閱讀方面的最前線信息。通過舉辦這樣的活動，可以把實體書店發展成

5. 如何提高大數據業務系統的性能

本文介紹如何提升 java Web 服務性能，主要介紹了三種方法：一是採用 Web 服務的非同步調用，二是引入 Web 服務批處理模式，三是壓縮 SOAP 消息。重點介紹在編程過程中如何使用非同步 Web 服務以及非同步調用和同步調用的差異點。本文還示範了如何在項目中使用以上三種方法，以及各種方法所適合的應用場景。 Java Web 服務簡介 Web 服務是一種面向服務架構的技術，通過標準的 Web 協議提供服務，目的是保證不同平台的應用服務可以互操作。Web 服務(Web Service)是基於 XML 和 HTTP 通訊的一種服務，其通信協議主要基於 SOAP，服務的描述通過 WSDL、UDDI 來發現和獲得服務的元數據。 這種建立在 XML 標准和 Internet 協議基礎上的 Web 服務是分布式計算的下一步發展方向，Web 服務為那些由不同資源構建的商業應用程序之間的通信和協作帶來了光明的前景，從而使它們可以彼此協作，而不受各自底層實現方案的影響。 JAX-RPC 1.0 是 Java 方面的 Web 服務的原始標准 , 但是由於 JAX-RPC 1.0 對 Web 服務功能的認識有一定的局限，於是 JAX-WS 2.0 應用而生。JAX-WS 2.0 開發工作的主要目標是對各項標准進行更新，成功實現了業界對 JAX-RPC 1.X 的各種期望。此外，JAX-WS 2.0 直接支持 XOP/MTOM，提高了系統附件傳送能力以及系統之間的互操作性。 實例剖析 Web 服務性能瓶頸 通過以上簡述不難體會到，Web 服務以其 XML + HTTP 的松耦合、平台無關的特性，集萬般寵愛於一身，必將成為未來數據共享的基礎。但與此同時我們也應當認識到世間完事萬物均有其矛盾的兩面性：有優點，必將存在缺點，Web 服務亦是如此。就像當初 JAVA 大行其道的時候性能成為其致命詬病一樣，Web 服務也同樣面臨性能問題，似乎“性能問題”天生就是“平台無關”揮之不去的冤家。但問題終歸要解決，實踐是檢驗和分析問題的唯一途徑，讓我們先來創建一個簡單的 Web 服務再來審視和分析隱含其中的性能問題。 創建服務 創建服務 Java Bean: 首先我們創建一個盡可能簡單的書店服務 Bean，服務的內容只有一個 qryBooksByAuthor，即根據作者 (Author) 查詢其名下的書籍 (List)。 圖 1. 書店服務 Bean(BookStoreSrvBean) 服務 Input- 作者 (Author) 的實體類 : 圖 2. 作者實體類 (Author) 服務出參 Output- 書籍 (Book) 列表的實體類： 圖 3. 書籍實體類 (Book) 至此我們的服務代碼已經完成，我們不在此討論此服務的業務合理性，創建此服務的目的只是舉一個盡可能簡單的實例以分析 web 服務的性能。 下面的任務就是開發 Web 服務了，手工編寫及發布符合規范的 Web 服務過程極為繁瑣，在此使用 IBM 的 Rational Software Architect(後面簡稱 RSA)來進行 Web 服務的伺服器端以及客戶端的開發。 發布 Web 服務 創建動態 Web 項目 : 發布 Web 服務的前提當然需要一個 J2EE 的 Web 項目，打開 RSA->File->New->Dynamic Web Project, 項目名稱為 testWebService, 其餘選項根據需要進行選擇 ( 注意需要選擇加入 Web 項目到 EAR)。創建好的 Web 項目和 EAR 項目效果如下 : 圖 4. Web 項目以及應用項目的結構 創建 Web 服務： 選中導入的 com.ibm.test.ws.srv.BookStoreSrvBean，右鍵 New->Other->Web Service 來創建並發布 Web 服務。創建的時候選擇常用的 JAX-WS 標准 , 並選擇生成 WSDL 文件。由於 Web 服務的創建不是本文重點，此部分內容暫且省略。服務創建完成之後就可以發布到上一步建好的 Web 項目中了。 創建客戶端 使用 RSA，客戶端的創建工作將會非常簡單：右鍵點擊上面生成的 WSDL 文件 ->Web Services->Generate Client 圖 5. 創建客戶端界面 在此界面，根據實際情況選擇 server，JAX-WS 標准以及 Client 代碼的目標項目，然後點擊下一步。 圖 6. 輸入客戶端信息 此界面暫時使用默認配置，某些特殊選項將在後面章節進行描述。 客戶端調用 由於 JAX-WS 規范大部分的 stub 調用代碼是實時生成的，我們只需要修改客戶端 WSDL 的 port 就可以用以下代碼進行 Web 服務的調用。這里修改 WSDL 埠的目的是讓客戶端調用 RSA 提供的 TCP/IP Monitor 的虛擬埠，這樣我們就可以很輕易地看到 Web 服務實際的調用以及返回的 SOAP 消息了。 客戶端調用代碼如下 : 圖 7. 客戶端調用代碼 使用 TCP/IP Monitor 看到的 SOAP 消息如下 : 圖 8. Web 服務調用產生的 SOAP 消息 Java Web 服務性能分析 從以上實例我們可以看到，Web 服務的調用與傳統的 RPC 還是有較大差異的。最大的特點是調用雙方使用 XML 格式的 SOAP 規范消息進行傳輸，這樣以文本進行傳輸的好處是拋棄了私有協議，無論調用雙方是何種平台，只要能夠構造以及解析 XML 文本，並且存在雙方都支持的傳輸協議，那麼調用就成為了可能。而 XML 的日益規范以及 HTTP 協議的普及更是給這兩個必要條件提供了堅強的後盾，Web 服務成為未來通用的服務提供標准已是不爭的事實。 但是相信使用過 Web 服務的人都曾經經受過其性能不佳的窘境，原因為何我們結合剛才的實例可以分析出以下幾點： ● SOAP 文本消息轉化導致效率低下 從剛才的 TCP/IP Monitor 監測到的 request 以及 response 的消息我們可以看到，在發送消息時，我們傳入了 Author 對象，在實際的調用發生時，這個 Author 對象會被轉化成 XML 格式的 SOAP 消息，此消息在到達 Server 端會被解析並重新構造成 Server 端的 Author 對象。Response 也是同理，Books List 也會經歷 XML 序列化和反序列化的過程。最糟糕的是，這種過程會在每一次調用的時候都會發生，這種構造以及解析的過程都會極大地消耗 CPU，造成資源的消耗。 ●SOAP 文本消息傳輸導致傳輸內容膨脹 以 request 參數 Author 為例，必要的信息僅僅是”Bruce Eckel”這幾個位元組，但轉化成 XML 消息後，可以從 SOAP 消息看到，多了很多 SOAP 規范的標簽，這些信息會導致需要傳輸的內容急劇增大，幾個位元組很可能會變成幾千位元組。當調用頻度和參數內容增多的時候，這種傳輸內容的膨脹將不是一個可以忽略的影響，它不但會吃掉網路的帶寬，還會給 Server 的數據吞吐能力造成負擔，後果可想而知。 ●同步阻塞調用在某些情況下導致性能低下 同步阻塞調用是指客戶端在調用 Web 服務發送 request 後一直處於阻塞狀態，客戶端線程就會掛起，一直處於等待狀態，不能進行其他任務的處理。這樣就會造成線程的浪費，如果相應線程佔用了一些資源，也不能夠及時釋放。 這個問題在純客戶端訪問 Server 端的情況下並不明顯，但如果是兩個 Server 端之間進行 Web 服務調用的話，阻塞模式就會成為調用 Server 端的性能瓶頸。 Web 服務性能優化實踐 使用非同步方式調用 web 服務 先需要強調一點的是，這里的非同步方式指的是客戶端的非同步，無論客戶端是同步還是非同步，都對服務端沒有任何影響。我們期望的理想結果是：當客戶端發送了調用請求後不必阻塞等待 server 端的返回結果。最新的 JAX-WS 標准中增加了這一非同步調用的特性，更好的消息是，RSA 工具中也對 JAX-WS 的這一特性進行了支持，這樣就極大地方便了我們進行非同步調用客戶端的創建。 其實講客戶端配置為非同步模式極其簡單，只要在 RSA 生成 Client 端代碼時將‘ Enable asynchronous invocation for generated client ’ 選中即可 , 如下圖 : 圖 9. 非同步客戶端創建選項 這樣在生成的客戶端的 BookStoreSrvBeanService 中就會多了 qryBooksByAuthorAsync 的非同步方法。既然是非同步方法，回調 (Call Back) 就是必不可少的，在下面的非同步客戶端測試代碼中可以看到匿名內部類作為回調 handler 的具體使用方法 : 圖 10. 非同步客戶端調用示例代碼 測試代碼的輸出結果如下： 圖 11. 非同步調用控制台輸出 可以看到，當 Web 服務沒有返回時，客戶端仍然有機會做自己的輸出 :“not done yet, can do something else…”。有些人可能會認為作為客戶端此處的輸出並無實際意義，但試想如果一個 server 作為客戶端去訪問一個 Web 服務，如果在服務等待期間能夠有機會脫離阻塞狀態執行自己需要的代碼，甚至可以使用 wait 等方法釋放被當前線程佔用的資源，那麼對於此 server 來說這將是一個對性能提升起到本質作用的因素。 使 web 服務支持批處理模式 ● 批處理模式簡介 批處理顧名思義是採用一次性處理多條事務的方式來取代一次一條事務的傳統處理方式。Java Database Connectivty (JDBC) 中提供了大量的批處理 API 用於優化資料庫操作性能，例如 Statement.executeBatch() 可以一次性接收並執行多條 SQL 語句。批處理思想可以方便的移植到 Web 服務調用場景以達到優化 Web 服務調用響應的目的。通過實際 Web 服務調用時間戳分析不難看出網路通訊是 Web 服務性能的瓶頸之一，因此通過減少網路通訊開銷來優化 Web 服務性能，批處理模式是其中較為直接的一種實現方式。 ●批處理模式適應性 批處理模式雖然作用顯著，但是也不適合所有場景。使用批處理模式處理 Web 服務請求時需要考慮一下幾點： 1.不同 Web 服務執行時間差異性 不同 Web 服務執行時間不盡相同，因此在同時處理多 Web 服務請求時需要考慮這種時間差異性。一般情況下是等待最長處理時間的 Web 服務執行完畢後匯總所有 Web 服務執行結果從而返回到客戶端，因此存在批處理多 Web 服務反而比順序單次調用 Web 服務消耗更長時間可能性。需要在採用批處理模式前對 Web 服務性能有清晰的了解，盡可能將性能參數相似的 Web 服務納入批處理，而分別處理執行時間差異較大的 Web 服務。一般建議將性能差異在 30% 以內的多 Web 服務可以考慮納入批處理。比方說 AccountWebService 中有一個獲取用戶賬戶列表的 Web 服務 getUserAccounts，這個 Web 服務執行需要 15 秒，另外 UserWebService 中有一個獲取用戶目前 pending 的待處理通知 getUserPendingNotifications，這個 Web 服務執行需要 2 秒時間，我們可以看到這兩個 Web 服務執行時間差異較大，因此在這種情況下我們不建議將這兩個 Web 服務納入批處理。而 AccountWebService 中有一個增加第三方用戶賬號的 Web 服務 addThirdPartyNonHostAccount，該 Web 服務執行需要 3 秒，此時就就可以考慮能將 getUserPendingNotifications Web 服務和 addThirdPartyNonHostAccount 放在一個批處理中一次性調用處理。 2.不同 Web 服務業務相關性 一般情況下建議考慮將存在業務相關性的多 Web 服務放入批處理中，只有業務存在相關性的多 Web 服務才會涉及到減少調用次數以提高應用系統性能的需求。比方說用戶在增加第三方賬號 addThirdPartyNonHostAccount 以後會默認自動發送一條 pending 的 notification 給用戶用以提示用戶來激活增加的賬號，因此這種場景下可以完美的將 addThirdPartyNonHostAccount Web 服務和 getUserPendingNotifications Web 服務放入一個批處理中，在用戶增加完三方賬號後系統自動刷新 pending notification 區域以提示用戶激活賬號。UserWebService 中有一個獲取用戶主賬號的 Web 服務 getUserHostAccounts 和獲取用戶三方賬號的 Web 服務 getUserNonHostAccounts，MetaDataService 中有一個獲取國家金融機構假期數據的 Web 服務 getFinacialAgencyHolidays，該 Web 服務明顯和 getUserHostAccounts，getUserNonHostAccounts 不存在業務上相關性，因此不應該將它們納入批處理。 3.盡量避免將存在依賴關系的多 Web 服務放入同一個批處理中 將多個存在依賴關系的多 Web 服務放入同一批處理中需要專門考慮、處理多 Web 服務彼此間的依賴關系，進而無法將方便的這些 Web 服務並發執行而不得不串列執行有依賴關系的 Web 服務，最悲觀情況下批處理響應時間將是批處理中所有 Web 服務串列執行時間和。原則上即使批處理中 Web 服務間存在依賴關系，通過動態指定依賴關系也可以實現多 Web 服務的批處理調用。但是這樣將大大增加批處理實現的技術復雜性，因此不建議如此操作。 4.多線程方式處理批處理 Web 服務請求 批處理模式在服務實現端一般通過多線程處理方法來並發處理多個 Web 服務調用請求。通過集中的解析器解析批處理模式請求，之後針對每一個 Web 服務調用會啟動一個單獨的線程來處理此 Web 請求，同時會有一個總的線程管理器來調度不同 Web 服務執行線程，監控線程執行進度等。在所有線程執行完成後匯總 Web 服務執行結果返回客戶端。 ●批處理實現方式 批處理實現方式一般有兩種：靜態批處理模式，動態批處理模式： 靜態批處理模式實現較為簡單，但是相對缺乏靈活性。靜態批處理的核心思想就是在已有 Web 服務的基礎上通過組合封裝的方式來得到批處理的目的。舉例來說將系統中已有的 Web 服務請求結構組合成一個新的數據對象模型作為 Web 服務批處理請求結構，在客戶端進行批處理調用時通過初始化批處理請求數據對象，並將特定的 Web 服務請求對象賦值給批處理請求對象屬性的方式。同理在服務實現端在生成批處理響應數據對象時也是通過將具體 Web 服務的響應組合起來生成並返回客戶端。 動態批處理模式實現較為復雜，但也能提供更大的操作靈活性。動態批處理模式一般需要應用採用 Java 反射 API 開發具有容器功能的批處理實現框架。客戶端可以動態的向容器中增加 Web 服務調用請求，比方說客戶端可以動態的將 addThirdPartyNonHostAccount，getUserPendingNotifications 兩個 Web 服務加入到這個容器中然後發起一個框架提供的批處理 Web 服務調用請求。該批處理 Web 服務在實現端將解析容器並將其中的各個 Web 服務請求抽取解析並啟動獨立的線程來處理。 壓縮 SOAP 當 Web Service SOAP 消息體比較大的時候，我們可以通過壓縮 soap 來提高網路傳輸性能。通過 GZIP 壓縮 SOAP 消息，得到二進制數據，然後把二進制數據作為附件傳輸。以前常規方法是把二進制數據 Base64 編碼，但是 Base64 編碼後的大小是二進制數據的 1.33 倍。辛苦壓縮的，被 Base64 給抵消差不多了。是否可以直接傳輸二進制數據呢? JAX-WS 的 MTOM 是可以的，通過 HTTP 的 MIME 規范， SOAP message 可以字元，二進制混合。我們在 client 和 server 端各注冊一個 handler 來處理壓縮和解壓。 由於壓縮後的 SOAP 消息附件與消息體中的部分不是基於 MTOM 自動關聯的，需要單獨處理附件。在生成 client 端和 server 端代碼的時候需要 enable MTOM。 Handler 具體代碼在本文代碼附件中， test.TestClientHanlder, test.TestServerHanlder。 寫好了 handler 了之後還要為 service 注冊 handler。 客戶端 handler 樣例代碼如下： 客戶端代碼 public boolean handleMessage（MessageContext arg0） { SOAPMessageContext ct = （SOAPMessageContext） arg0; boolean isRequestFlag = （Boolean） arg0 .get（MessageContext.MESSAGE_OUTBOUND_PROPERTY）; SOAPMessage msg = ct.getMessage（）; if （isRequestFlag） { try { SOAPBody body = msg.getSOAPBody（）; Node port = body.getChildNodes（）.item（0）; String portContent = port.toString（）; NodeList list = port.getChildNodes（）; for （int i = 0; i < list.getLength（）; i++） { port.removeChild（list.item（i））; } ByteArrayOutputStream outArr = new ByteArrayOutputStream（）; GZIPOutputStream zip = new GZIPOutputStream（outArr）; zip.write（portContent.getBytes（））; zip.flush（）; zip.close（）; byte［］ arr = outArr.toByteArray（）; TestDataSource ds = new TestDataSource（arr）; AttachmentPart attPart = msg.createAttachmentPart（）; attPart.setDataHandler（new DataHandler（ds））; msg.addAttachmentPart（attPart）; } catch （SOAPException e） { e.printStackTrace（）; } catch （IOException e） { e.printStackTrace（）; } } return true; } Web 服務端 handler 樣例代碼如下： 服務端代碼 public boolean handleMessage（MessageContext arg0） { SOAPMessageContext ct = （SOAPMessageContext） arg0; boolean isRequestFlag = （Boolean） arg0 .get（MessageContext.MESSAGE_OUTBOUND_PROPERTY）; SOAPMessage msg = ct.getMessage（）; if （！isRequestFlag） { try { Object obj = ct.get（“Attachments”）; Attachments atts = （Attachments） obj; List list = atts.getContentIDList（）; for （int i = 1; i < list.size（）; i++） { String id = （String） list.get（i）; DataHandler d = atts.getDataHandler（id）; InputStream in = d.getInputStream（）; ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream（）; GZIPInputStream zip = new GZIPInputStream（in）; byte［］ arr = new byte［1024］; int n = 0; while （（n = zip.read（arr）） > 0） { out.write（arr， 0， n）; } Document doc = DocumentBuilderFactory.newInstance（） .newDocumentBuilder（） .parse（new ByteArrayInputStream（out.toByteArray（）））; SOAPBody body = msg.getSOAPBody（）; Node port = body.getChildNodes（）.item（0）; port.appendChild（doc.getFirstChild（）.getFirstChild（））; } } catch （SOAPException e） { e.printStackTrace（）; } catch （IOException e） { e.printStackTrace（）; } catch （SAXException e） { e.printStackTrace（）; } catch （ParserConfigurationException e） { e.printStackTrace（）; } } return true; } 在 web.xml 中 service-ref 部分添加 handler. Server 端 handler 也是同樣添加。 配置代碼 <handler-chains> <handler-chain> <handler> <handler-name>TestClientHandler</handler-name> <handler-class>test.TestClientHandler </handler-class> </handler> </handler-chain> </handler-chains> 結束語 以上三種解決方案是根據筆者的經驗和分析，針對 Web 服務當前所面臨的性能瓶頸進行提出的。並且，這幾種解決方案在實際項目使用中都取得了比較好的效果。 綜上所述， 在實際項目中，根據不同的需求採用上述方法中一個或者多個組合，可以使 Web 服務性能更加優化。 文章來源：伯樂在線

6. 學大數據需要什麼基礎知識和能力

大數據的發展歷程總體上可以劃分為三個重要階段，萌芽期、成熟期和大規模應用期，20世紀90年至21世紀初，為萌芽期，隨著，一批商業智能工具和知識管理技術的開始和應用，度過了數據萌芽。

21世紀前十年則為成熟期，主要標志為，大數據解決方案逐漸走向成熟，形成了並行計算與分布式系統兩大核心技，谷歌的GFS和MapRece等大數據技術受到追捧，Hadoop平台開始大行期道，2010年以後，為大規模應用期，標志為，數據應用滲透各行各業，數據驅動決策，信息社會智能化程度快速提高。

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數據時代的到來，也推動了數據行業的發展，包括企業使用數據獲取價值，促使了大量人員從事於數據的學習，學習大數據需要掌握基礎知識，接下從我的角度，為大家做個簡要的闡述。

學習大數據需要掌握的知識，初期了解概念，後期就要學習數據技術，主要包括：

1.大數據概念

2.大數據的影響

3.大數據的影響

4.大數據的應用

5.大數據的產業

6.大數據處理架構Hadoop

7.大數據關鍵技術

8.大數據的計算模式

後三個牽涉的數據技技術，就復雜一點了，可以細說一下：

1.大數據處理架構Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生態系統、Hadoop的安裝與使用；

2.大數據關鍵技術技術：數據採集、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據隱私與安全；

3.大數據處理計算模式：批處理計算、流計算、圖計算、查詢分析計算

數據的核心技術就是獲取數據價值，獲取數據前提是，先要有數據，這就牽涉數據挖掘了。

一、Java語言以java語言為基礎掌握面向對象編程思想所涉及的知識，以及該知識在面向對象編程思想中的應用，培養學生設計程序的能力。掌握程度：精通

二、數據結構與演算法掌握基於JAVA語言的底層數據結構和演算法原理，並且能夠自己動手寫出來關於集合的各種演算法和數據結構，並且了解這些數據結構處理的問題和優缺點。掌握程度：熟練。
三、資料庫原理與MYSQL資料庫掌握關系型資料庫的原理，掌握結構化數據的特性。掌握關系型資料庫的範式。通過MYSQL資料庫掌握通過SQL語言與MYSQL資料庫進行交互。熟練掌握各種復雜SQL語句的編寫。掌握程度：熟練。
四、LINUX操作系統全面了解LINUX。詳解LINUX下的管理命令、用戶管理、網路配置管理等。掌握SHELL腳本編程，能夠根據具體業務進行復雜SHELL腳本的編寫。掌握程度：精通。
五、Hadoop技術學習Hadoop技術的兩個核心：分布式文件系統HDFS和分布式計算框架MapRece。掌握MR的運行過程及相關原理，精通各種業務的MR程序編寫。掌握Hadoop的核心源碼及實現原理。掌握使用Hadoop進行海量數據的存儲、計算與處理。掌握程度：精通。
六、分布式資料庫技術:精通分布式資料庫HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式資料庫技術。精通分布式資料庫原理、應用場景、HBASE資料庫的設計、操作等，能結合HIVE等工具進行海量數據的存儲於檢索。掌握程度：精通。
七、數據倉庫HIVE精通基於hadoop的數據倉庫HIVE。精通HIVESQL的語法，精通使用HIVESQL進行數據操作。內部表、外部表及與傳統資料庫的區別，掌握HIVE的應用場景及Hive與HBase的結合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON語言精通PYTHON語言基礎語法及面向對象。精通PYTHON語言的爬蟲、WEB、演算法等框架。並根據業務可以基於PYTHON語言開發完成的業務功能和系統。掌握程度：精通。
九、機器學習演算法熟練掌握機器學習經典演算法，掌握演算法的原理，公式，演算法的應用場景。熟練掌握使用機器學習演算法進行相關數據的分析，保證分析結果的准確性。掌握程度：熟練。
十、Spark高級編程技術掌握Spark的運行原理與架構，熟悉Spark的各種應用場景，掌握基於SparkRDD的各種運算元的使用；精通SparkStreaming針對流處理的底層原理，熟練應用SparkSql對各種數據源處理,熟練掌握Spark機器學習演算法庫。達到能夠在掌握Spark的各種組件的基礎上，能夠構建出大型的離線或實時的業務項目。掌握程度：精通。
十一、真實大數據項目實戰通過幾個真實的大數據項目把之前學習的知識與大數據技術框架貫穿，學習真實的大數據項目從數據採集、清洗、存儲、處理、分析的完整過程，掌握大數據項目開發的設計思想，數據處理技術手段，解決開發過程中遇到的問題和技術難點如何解決。