大数据书店需要什么品质

1. 让大数据分析更有效的5种技术措施有哪些

数据收集是最终导致业务决策的事件链中的第一步，确保收集的数据和业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

定义对企业有影响的数据类型，以及分析如何增加价值。基本上，考虑客户行为，以及这将对企业的业务有何适用性，然后使用此数据进行分析。

存储和管理数据是数据分析中的重要一步。因此，必须保持数据质量和分析效率。

(2)清除垃圾数据

垃圾数据是大数据分析的祸患。这包括不准确，冗余或不完整的客户信息，可能会对算法造成严重破坏，并导致分析结果不佳。根据垃圾数据做出的决策可能会带来麻烦。

清洁数据至关重要，涉及丢弃不相关的数据，只保留高品质的数据，当前，为了获得完整和相关的数据，人工干预不是理想的模式，不可持续并且受主观影响，因此数据库本身需要被清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统中，其中包括随时间推移而变化，如更改客户信息或数据仓库中存储可能会损坏数据集。垃圾数据可能会对营销和潜在客户生产等行业产生明显的影响，但通过基于故障信息的业务决策，财务和客户关系也会受到不利影响。其后果也是广泛的，包括挪用资源，浪费时间和精力。

解决垃圾数据难题的方法是确保数据进入系统得到干净的控制。具体来说，重复免费，完整和准确的信息。如今，那些具有专门从事反调试技术和清理数据的应用程序和企业，可以对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据清洁是市场营销人员的首要任务，因为数据质量差的连锁效应可能会大大提高企业成本。

为了获得最大的数据量，企业必须花时间确保质量足以准确地查看业务决策和营销策略。

(3)标准化数据集

在大多数商业情况下，数据来自各种来源和各种格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果，这将会大大扭曲统计推断结果。为了避免这种可能性，必须决定数据的标准化框架或格式，并严格遵守。

(4)数据整合

大多数企业如今组成不同的自治部门，因此许多企业都有隔离的数据存储库或数据“孤岛”。这是具有挑战性的，因为来自一个部门的客户信息的更改将不会转移到另一个部门，因此他们将根据不准确的源数据进行决策。

为了解决这个问题，采用中央数据管理平台是必要的，整合所有部门，从而确保数据分析的准确性更高，所有部门的任何变化都可以立即访问。

(5)数据隔离

即使数据干净，将其组织和集成在一起，也可能是分析问题。在这种情况下，将数据分成几组是有帮助的，同时牢记分析正在尝试实现什么。这样，可以分析子群体内的趋势，这些趋势可能更有意义并具有更大的价值。当查看可能与整个数据集可能无关的高度具体的趋势和行为时尤其如此。

数据质量对大数据分析至关重要。许多公司试图采用分析软件，但却没有考虑到进入系统做什么。这将导致不准确的推断和解释，可能代价昂贵，并且对企业造成损害。一个定义明确，管理良好的数据库管理平台是使用大数据分析的企业不可或缺的工具。

2. 来分享下你认为书店存在的价值是什么

书店的气质，不只是装修设计和卖不卖吃食。我回忆一家书店，能想起来的，第一在于都卖什么书，或不卖什么书，和去过的博物馆一样，主要记得藏品。能让我对书店的经营者如何看待书有个大致印象，这个印象让我喜欢，书店的其他细节问题就不大，一家书店的书是内向拘谨的，连店员也不会过于蛮横或黏人。很奇怪，百货公司里用商品标注自己档次的道理，有些书店好像不认同，书店应该习惯上觉得什么书都卖明显更容易赚钱，而这样的书店，实在无从知晓它的气质，起码留不下什么印象，顶多像逛京东亚马逊的仓库。

3. 企业需要具备那些条件才能实现大数据营销

企业大数据构建需要做到定位准确、标签鲜明、内容刷新、体验真切、情感链接、数据驱动等六大方面，造就以数据为核心的营销闭环，即消费——数据——营销——效果——消费。

在互联网技术高速崛起的期间，互联网也让数据应用真正走向全新的高度。其中，最明显的就是营销领域。期指一算，距离“大数据”的概念距问世大概接近40年了，但关于大数据营销的概念却在前几年才得以普及开来。时至今日，这种基于数据协同和深度计算的个性化营销正在用其巨大而全面的影响力改变着营销的格局和战略方向。
那么，什么是大数据营销？
基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。其核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。
1、以用户为中心。
不管什么时候，营销的核心都是围绕用户展开的。大数据的作用就是把用户怀想实实在在的展现出来，企业才能够根据这些数据构建用户画像，礼节用户的消费习惯、购物需求等特性，进而做出精准的分析与判断。
2、深度洞察。
在构建出用户画像的基础上，深度分析用户心理，挖掘用户的潜在需求，一直是大数据营销的根本。比如企业从用户的消费习惯得知他曾经买过房产，那么他就有购买家居的需求，企业可以根据需求来适当推广相关的产品，会比撒网式投放更精准。简单来说，就是企业根据数据标签人群画像，能够精确获知用户的潜在消费需求。
总之，自从有了营销大数据，人们就不只是简单粗暴地打广告、做推广，而是更趋向于数据营销降低成本获来提高产品转化率，最终实现真正意义上的流量变现。随着互联网不断的推行和普及，未来几年，大数据营销带来的颠覆性变革也侧面证实了大数据的意义以及应用。对于企业来说，必须学会把握这个大趋势，面对未知的机遇和挑战。
企业常用的大数据营销策略
对于企业来说，精准地找到客户，推送个性化的广告内容来打动客户，最终产生销售是顺理成章的营销目的。因此，不少企业都遵循了以下四个方面来实施精准化营销策略：
1、注重搜集用户数据，提升命中率。
大数据时代，数据就是企业的“命根子”。可以说，没有数据做支撑，企业就会缺乏对目标用户群体的洞察，自然也无法找到对的用户，后期的投放可能就会陷入“投放远远大于转化率”的尴尬境地。
2、双线渠道为先，提高用户信任感。
想要用户能“看到”你的广告，那么不管是传统的线下渠道，比如电梯广告、地铁广告等，还是新媒体时代下的线上传播渠道，比如微博、微信、抖音、快手等社交类平台，企业都需要有深刻的了解，以便于在营销推广时能快速找准契合自身的场地或平台，做到精准投放，提升用户的信任感。当然，如果你不差钱，那全覆盖也可以。
3、内容为王永不过时，增加用户黏度。
经过各类公众号的轰炸，“内容为王”这个词估计企业都听吐了。但即使这个词再烂大街，它仍然是企业提高销售转化率的关键。一个好渠道或许可以把你的广告信息传播出去，但好内容可以帮助企业圈定人群的特征兴趣爱好，针对性的给到用户想要看的内容，从而引导产品成交，还能迅速增加用户黏度。可见一个好的内容足以让你事半功倍。
综上所述，现在，大数据营销的技术已经发展到能实时整合多平台数据，精准的识别客户，就连后期的客户接触也能做到实时性和个性化。BUT……转折来了，企业想要真正打动客户，只做到以上这些还远远不够。有时候，或许企业还会被数据蒙骗了。
纵观当今的大数据营销，许多企业就只会两招：
第一，通过年龄、性别、兴趣爱好、习惯、人生阶段给消费者贴上不同的标签；第二，确定营销信息瞄准哪类消费者，直接触达。
虽然其中不乏成功企业，但更多没能达到预期效果的企业依然很多。因为大数据营销也有弊端：
1、数据来源容易出问题。
虽说大数据是无差别地获取目标消费者的行为记录，但是当我们在局部环境运用这些数据的时候，还是有很大可能受到数据来源不准确的干扰。比如曾经有企业针对针对线上的购买人群做了大数据分析，数据显示在此次促销中有超过50%的交易是来自于男性消费者的账户。于是，该企特意针对男士消费人群做了活动，结果收效甚微。后来发现，原来那些男性账号买的都是女性用品，事实上，只不过是女性用了男朋友或者老公的账号买单才造成的假象。这就是过于轻信数据而带来的错误策略。
2、为了控制市场而忽略用户体验。
虽然说用数据确实能实现企业的精准定位，进而高效变现，但在用户体验上，不少企业或多或少会有不恰当的行为发生。有不少用户就投诉类似的情况，比如当你在短视频平台浏览了美妆类产品后，你就会在其他社交平台上也看到类似的内容，或者说只是浏览了某种病，那么可能在搜索引擎上就会自动出现治疗该病的医药类产品，简直是细思极恐。
3、正确的推送内容遇上错误的推送时间。
从消费者行为来说，有时候，即使企业的用户找对了，但是在不恰当的时间和地点去推送广告信息，那么这次的传播依然是无效的。比如当一个新生儿妈妈被大数据刻下了精确的标签，于是你就开始不停地向她推送奶粉和尿布，这个用户不会随时随地都会买，甚至可能产生反感的情绪，反而不利于企业的传播。再比如一个美妆达人，即使他爱美妆，也不可能无时无刻的花钱去购买推送的产品。这时候，这种信息推送其实就变成了骚扰，还是企业不自知的那种。
4、精准定位目标用户，也意味着放弃了非目标用户。
简单来说，大数据营销的最大弊端就是降低了非目标客群标签的人购买自己产品的可能性。比如一位爱学习的学生，可能也是一个运动爱好者，除了喜欢的书籍，可能他对心仪的运动装备更感兴趣。这就是消费者的购买动机具备多样性的典型代表。
教你如何正确的运用大数据营销！
时趣首席科学家王绪刚认为，在银屏时代，营销的核心是品牌形象传递;在互联网门户时代，营销的核心是数字化媒介购买;而在以移动，社会化代表的互联网3.0时代，营销的核心是实现“大规模的个性化互动”。
而狂人认为，大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。因此，企业想要更好的运用大数据营销，可以从营销场景入手，针对不同的人设置不同的场景，以便满足不同的消费需求。因为现在的企业卖产品，更多的是卖用户体验，而用户体验就是用户在接触你的所有触点中综合起来的感受，即企业可以做到用最直接的方式去激发其购买欲望。
1、购买场景。
越来越多的报告证明，消费者逐渐回归线下零售。如何在线下应用好大数据？那就是多触点、场景化，以氛围来烘托，打动用户内心的情感，这也是线下店铺使用的最让人感兴趣、最容易理解和验证的方式。比如当你去宜家买东西，假如单件的家居堆成山放在一边，你连挑选的欲望都没有，可如果把沙发、靠枕、茶几、杯盏装饰成一间客厅，你身临其境，就会觉得这几件物品搭配起来竟然那么漂亮，这时候购买的欲望就来了。这就是商家给消费者构建了一个场景，通过这个场景来触发消费者的购买欲。
2、使用场景。
通俗来讲，就是将品牌或产品与具体的场景联系起来，或开拓新的使用场景，进行宣传推广，更好地吸引和连接顾客，如红牛的加夜班场景，这是未来品牌或产品营销的重要方式。
3、生活场景。
移动互联时代，让场景定义创新成为了可能。因此，瞄准顾客的痛点和痒点，跨界思维，创新场景定义，就成了高效场景营销的起点和中心。如日本的茑屋书店不仅仅是卖书的地方，而是“知性、时尚、个性的生活方式”，经营范围包括了咖啡馆、游戏、影音、儿童玩具、美容、医疗、餐厅、宠物乐园、自行车店等，为消费者的消费生活带来去更多的新鲜感。
在大数据时代，人们留在网络上的数据越来越多。我的用户是谁？他们在网络那端做了什么？这些不仅仅是简单的数据表现，更是对以往的营销方式的反思，数据流化使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，即消费——数据——营销——效果——消费。现如今，以数据为导向的精准营销开始逐步替代原本的营销方式，成为企业的新宠。

4. 5G时代下,书店互联网化工作如何开展

1.盘活资源，多元化经营
以南京先锋书店为例，先锋书店合理利用自身资源，专门开辟了一处咖啡角，读者可以买一本书在咖啡角里阅读，为读者提供多元化的文化产品和服务，能增强书店的抗风险能力。书店开设咖啡创意馆这一理念其实对任何一家书店来说都是一个自然的补充。任何事物都需要平衡，在书店行业也是如此，只有平衡才能在已有的基础上获得一定的提升，以及将来在更大的空间中发展。以兴趣为聚合点发展社群，用长尾、众包、开放、合作、平台化思维运作，利用书店本身的资源，让书店不仅仅是一个卖书的地方。
同时书店可以设计自己书店独有的纪念品，开设纪念品的一个文化长廊，促进该书店的品牌营销，让消费者来到书店买到的不仅仅是书，还有该书店的一种特有的文化。
除此之外，实体书店还可以作为一个图书交换平台，更大限度地实现资源的合理共享。在书店中，如果有心仪的读物，读者无需办理借记卡，只需拿出家中闲置的藏书，即可进行交换式阅读。同时实体书店可以推行会员制来进行图书的交换阅读活动。即顾客办一张该书店的会员卡，将家中的藏书寄存到书店中，如果有想阅读的图书，可凭借会员卡到实体书店进行借阅。这样一来，既实现了图书的资源共享，又解决了图书收藏者对图书妥善保管的问题。
注意：混业经营是一个不错的做法，但是需要谨慎。选择的商品需要和书籍、阅读或者书店气质相协调，而且最好是难以复制的差异化，同时还要把握好度，一些书店因为在副产品销售中尝到甜头，进一步挤压书的展示和阅读空间，书店越来越像咖啡馆和百货商店。

2.专业化经营
专业性较强的图书有较稳定的受众人群，书店经营者根据长期统计该人群的需求，了解阅读类型的走向，甚至利用某些商业手段引导消费者进行消费。因此，市场本身就给专业书店提供了极大的生存机会和广阔的发展空间。虽然民营书店在经营面积和图书种类方面不占优势，但是正由于这样，也可以发挥其“小”而灵活的特点，根据自身特点与地理位置，调整图书结构，将书店打造成为一个专门经营某一类或某几类相关图书的专业性书店。书店一旦确定自身定位便可以将出版社出版的图书中所有相关书籍集中在一起，形成特色，满足某一特定人群的需求，吸引众多读者。
同时，除了专业性图书外，还有艺术类文化产品，如名人字画、作品孤本、手稿等带有收集性质的作品。民营书店也可开设延伸活动，定期给读者们提供有关专业阅读方面的最前线信息。通过举办这样的活动，可以把实体书店发展成

5. 如何提高大数据业务系统的性能

本文介绍如何提升 java Web 服务性能，主要介绍了三种方法：一是采用 Web 服务的异步调用，二是引入 Web 服务批处理模式，三是压缩 SOAP 消息。重点介绍在编程过程中如何使用异步 Web 服务以及异步调用和同步调用的差异点。本文还示范了如何在项目中使用以上三种方法，以及各种方法所适合的应用场景。 Java Web 服务简介 Web 服务是一种面向服务架构的技术，通过标准的 Web 协议提供服务，目的是保证不同平台的应用服务可以互操作。Web 服务(Web Service)是基于 XML 和 HTTP 通讯的一种服务，其通信协议主要基于 SOAP，服务的描述通过 WSDL、UDDI 来发现和获得服务的元数据。 这种建立在 XML 标准和 Internet 协议基础上的 Web 服务是分布式计算的下一步发展方向，Web 服务为那些由不同资源构建的商业应用程序之间的通信和协作带来了光明的前景，从而使它们可以彼此协作，而不受各自底层实现方案的影响。 JAX-RPC 1.0 是 Java 方面的 Web 服务的原始标准 , 但是由于 JAX-RPC 1.0 对 Web 服务功能的认识有一定的局限，于是 JAX-WS 2.0 应用而生。JAX-WS 2.0 开发工作的主要目标是对各项标准进行更新，成功实现了业界对 JAX-RPC 1.X 的各种期望。此外，JAX-WS 2.0 直接支持 XOP/MTOM，提高了系统附件传送能力以及系统之间的互操作性。 实例剖析 Web 服务性能瓶颈 通过以上简述不难体会到，Web 服务以其 XML + HTTP 的松耦合、平台无关的特性，集万般宠爱于一身，必将成为未来数据共享的基础。但与此同时我们也应当认识到世间完事万物均有其矛盾的两面性：有优点，必将存在缺点，Web 服务亦是如此。就像当初 JAVA 大行其道的时候性能成为其致命诟病一样，Web 服务也同样面临性能问题，似乎“性能问题”天生就是“平台无关”挥之不去的冤家。但问题终归要解决，实践是检验和分析问题的唯一途径，让我们先来创建一个简单的 Web 服务再来审视和分析隐含其中的性能问题。 创建服务 创建服务 Java Bean: 首先我们创建一个尽可能简单的书店服务 Bean，服务的内容只有一个 qryBooksByAuthor，即根据作者 (Author) 查询其名下的书籍 (List)。 图 1. 书店服务 Bean(BookStoreSrvBean) 服务 Input- 作者 (Author) 的实体类 : 图 2. 作者实体类 (Author) 服务出参 Output- 书籍 (Book) 列表的实体类： 图 3. 书籍实体类 (Book) 至此我们的服务代码已经完成，我们不在此讨论此服务的业务合理性，创建此服务的目的只是举一个尽可能简单的实例以分析 web 服务的性能。 下面的任务就是开发 Web 服务了，手工编写及发布符合规范的 Web 服务过程极为繁琐，在此使用 IBM 的 Rational Software Architect(后面简称 RSA)来进行 Web 服务的服务器端以及客户端的开发。 发布 Web 服务 创建动态 Web 项目 : 发布 Web 服务的前提当然需要一个 J2EE 的 Web 项目，打开 RSA->File->New->Dynamic Web Project, 项目名称为 testWebService, 其余选项根据需要进行选择 ( 注意需要选择加入 Web 项目到 EAR)。创建好的 Web 项目和 EAR 项目效果如下 : 图 4. Web 项目以及应用项目的结构 创建 Web 服务： 选中导入的 com.ibm.test.ws.srv.BookStoreSrvBean，右键 New->Other->Web Service 来创建并发布 Web 服务。创建的时候选择常用的 JAX-WS 标准 , 并选择生成 WSDL 文件。由于 Web 服务的创建不是本文重点，此部分内容暂且省略。服务创建完成之后就可以发布到上一步建好的 Web 项目中了。 创建客户端 使用 RSA，客户端的创建工作将会非常简单：右键点击上面生成的 WSDL 文件 ->Web Services->Generate Client 图 5. 创建客户端界面 在此界面，根据实际情况选择 server，JAX-WS 标准以及 Client 代码的目标项目，然后点击下一步。 图 6. 输入客户端信息 此界面暂时使用默认配置，某些特殊选项将在后面章节进行描述。 客户端调用 由于 JAX-WS 规范大部分的 stub 调用代码是实时生成的，我们只需要修改客户端 WSDL 的 port 就可以用以下代码进行 Web 服务的调用。这里修改 WSDL 端口的目的是让客户端调用 RSA 提供的 TCP/IP Monitor 的虚拟端口，这样我们就可以很轻易地看到 Web 服务实际的调用以及返回的 SOAP 消息了。 客户端调用代码如下 : 图 7. 客户端调用代码 使用 TCP/IP Monitor 看到的 SOAP 消息如下 : 图 8. Web 服务调用产生的 SOAP 消息 Java Web 服务性能分析 从以上实例我们可以看到，Web 服务的调用与传统的 RPC 还是有较大差异的。最大的特点是调用双方使用 XML 格式的 SOAP 规范消息进行传输，这样以文本进行传输的好处是抛弃了私有协议，无论调用双方是何种平台，只要能够构造以及解析 XML 文本，并且存在双方都支持的传输协议，那么调用就成为了可能。而 XML 的日益规范以及 HTTP 协议的普及更是给这两个必要条件提供了坚强的后盾，Web 服务成为未来通用的服务提供标准已是不争的事实。 但是相信使用过 Web 服务的人都曾经经受过其性能不佳的窘境，原因为何我们结合刚才的实例可以分析出以下几点： ● SOAP 文本消息转化导致效率低下 从刚才的 TCP/IP Monitor 监测到的 request 以及 response 的消息我们可以看到，在发送消息时，我们传入了 Author 对象，在实际的调用发生时，这个 Author 对象会被转化成 XML 格式的 SOAP 消息，此消息在到达 Server 端会被解析并重新构造成 Server 端的 Author 对象。Response 也是同理，Books List 也会经历 XML 序列化和反序列化的过程。最糟糕的是，这种过程会在每一次调用的时候都会发生，这种构造以及解析的过程都会极大地消耗 CPU，造成资源的消耗。 ●SOAP 文本消息传输导致传输内容膨胀 以 request 参数 Author 为例，必要的信息仅仅是”Bruce Eckel”这几个字节，但转化成 XML 消息后，可以从 SOAP 消息看到，多了很多 SOAP 规范的标签，这些信息会导致需要传输的内容急剧增大，几个字节很可能会变成几千字节。当调用频度和参数内容增多的时候，这种传输内容的膨胀将不是一个可以忽略的影响，它不但会吃掉网络的带宽，还会给 Server 的数据吞吐能力造成负担，后果可想而知。 ●同步阻塞调用在某些情况下导致性能低下 同步阻塞调用是指客户端在调用 Web 服务发送 request 后一直处于阻塞状态，客户端线程就会挂起，一直处于等待状态，不能进行其他任务的处理。这样就会造成线程的浪费，如果相应线程占用了一些资源，也不能够及时释放。 这个问题在纯客户端访问 Server 端的情况下并不明显，但如果是两个 Server 端之间进行 Web 服务调用的话，阻塞模式就会成为调用 Server 端的性能瓶颈。 Web 服务性能优化实践 使用异步方式调用 web 服务 先需要强调一点的是，这里的异步方式指的是客户端的异步，无论客户端是同步还是异步，都对服务端没有任何影响。我们期望的理想结果是：当客户端发送了调用请求后不必阻塞等待 server 端的返回结果。最新的 JAX-WS 标准中增加了这一异步调用的特性，更好的消息是，RSA 工具中也对 JAX-WS 的这一特性进行了支持，这样就极大地方便了我们进行异步调用客户端的创建。 其实讲客户端配置为异步模式极其简单，只要在 RSA 生成 Client 端代码时将‘ Enable asynchronous invocation for generated client ’ 选中即可 , 如下图 : 图 9. 异步客户端创建选项 这样在生成的客户端的 BookStoreSrvBeanService 中就会多了 qryBooksByAuthorAsync 的异步方法。既然是异步方法，回调 (Call Back) 就是必不可少的，在下面的异步客户端测试代码中可以看到匿名内部类作为回调 handler 的具体使用方法 : 图 10. 异步客户端调用示例代码 测试代码的输出结果如下： 图 11. 异步调用控制台输出 可以看到，当 Web 服务没有返回时，客户端仍然有机会做自己的输出 :“not done yet, can do something else…”。有些人可能会认为作为客户端此处的输出并无实际意义，但试想如果一个 server 作为客户端去访问一个 Web 服务，如果在服务等待期间能够有机会脱离阻塞状态执行自己需要的代码，甚至可以使用 wait 等方法释放被当前线程占用的资源，那么对于此 server 来说这将是一个对性能提升起到本质作用的因素。 使 web 服务支持批处理模式 ● 批处理模式简介 批处理顾名思义是采用一次性处理多条事务的方式来取代一次一条事务的传统处理方式。Java Database Connectivty (JDBC) 中提供了大量的批处理 API 用于优化数据库操作性能，例如 Statement.executeBatch() 可以一次性接收并执行多条 SQL 语句。批处理思想可以方便的移植到 Web 服务调用场景以达到优化 Web 服务调用响应的目的。通过实际 Web 服务调用时间戳分析不难看出网络通讯是 Web 服务性能的瓶颈之一，因此通过减少网络通讯开销来优化 Web 服务性能，批处理模式是其中较为直接的一种实现方式。 ●批处理模式适应性 批处理模式虽然作用显著，但是也不适合所有场景。使用批处理模式处理 Web 服务请求时需要考虑一下几点： 1.不同 Web 服务执行时间差异性 不同 Web 服务执行时间不尽相同，因此在同时处理多 Web 服务请求时需要考虑这种时间差异性。一般情况下是等待最长处理时间的 Web 服务执行完毕后汇总所有 Web 服务执行结果从而返回到客户端，因此存在批处理多 Web 服务反而比顺序单次调用 Web 服务消耗更长时间可能性。需要在采用批处理模式前对 Web 服务性能有清晰的了解，尽可能将性能参数相似的 Web 服务纳入批处理，而分别处理执行时间差异较大的 Web 服务。一般建议将性能差异在 30% 以内的多 Web 服务可以考虑纳入批处理。比方说 AccountWebService 中有一个获取用户账户列表的 Web 服务 getUserAccounts，这个 Web 服务执行需要 15 秒，另外 UserWebService 中有一个获取用户目前 pending 的待处理通知 getUserPendingNotifications，这个 Web 服务执行需要 2 秒时间，我们可以看到这两个 Web 服务执行时间差异较大，因此在这种情况下我们不建议将这两个 Web 服务纳入批处理。而 AccountWebService 中有一个增加第三方用户账号的 Web 服务 addThirdPartyNonHostAccount，该 Web 服务执行需要 3 秒，此时就就可以考虑能将 getUserPendingNotifications Web 服务和 addThirdPartyNonHostAccount 放在一个批处理中一次性调用处理。 2.不同 Web 服务业务相关性 一般情况下建议考虑将存在业务相关性的多 Web 服务放入批处理中，只有业务存在相关性的多 Web 服务才会涉及到减少调用次数以提高应用系统性能的需求。比方说用户在增加第三方账号 addThirdPartyNonHostAccount 以后会默认自动发送一条 pending 的 notification 给用户用以提示用户来激活增加的账号，因此这种场景下可以完美的将 addThirdPartyNonHostAccount Web 服务和 getUserPendingNotifications Web 服务放入一个批处理中，在用户增加完三方账号后系统自动刷新 pending notification 区域以提示用户激活账号。UserWebService 中有一个获取用户主账号的 Web 服务 getUserHostAccounts 和获取用户三方账号的 Web 服务 getUserNonHostAccounts，MetaDataService 中有一个获取国家金融机构假期数据的 Web 服务 getFinacialAgencyHolidays，该 Web 服务明显和 getUserHostAccounts，getUserNonHostAccounts 不存在业务上相关性，因此不应该将它们纳入批处理。 3.尽量避免将存在依赖关系的多 Web 服务放入同一个批处理中 将多个存在依赖关系的多 Web 服务放入同一批处理中需要专门考虑、处理多 Web 服务彼此间的依赖关系，进而无法将方便的这些 Web 服务并发执行而不得不串行执行有依赖关系的 Web 服务，最悲观情况下批处理响应时间将是批处理中所有 Web 服务串行执行时间和。原则上即使批处理中 Web 服务间存在依赖关系，通过动态指定依赖关系也可以实现多 Web 服务的批处理调用。但是这样将大大增加批处理实现的技术复杂性，因此不建议如此操作。 4.多线程方式处理批处理 Web 服务请求 批处理模式在服务实现端一般通过多线程处理方法来并发处理多个 Web 服务调用请求。通过集中的解析器解析批处理模式请求，之后针对每一个 Web 服务调用会启动一个单独的线程来处理此 Web 请求，同时会有一个总的线程管理器来调度不同 Web 服务执行线程，监控线程执行进度等。在所有线程执行完成后汇总 Web 服务执行结果返回客户端。 ●批处理实现方式 批处理实现方式一般有两种：静态批处理模式，动态批处理模式： 静态批处理模式实现较为简单，但是相对缺乏灵活性。静态批处理的核心思想就是在已有 Web 服务的基础上通过组合封装的方式来得到批处理的目的。举例来说将系统中已有的 Web 服务请求结构组合成一个新的数据对象模型作为 Web 服务批处理请求结构，在客户端进行批处理调用时通过初始化批处理请求数据对象，并将特定的 Web 服务请求对象赋值给批处理请求对象属性的方式。同理在服务实现端在生成批处理响应数据对象时也是通过将具体 Web 服务的响应组合起来生成并返回客户端。 动态批处理模式实现较为复杂，但也能提供更大的操作灵活性。动态批处理模式一般需要应用采用 Java 反射 API 开发具有容器功能的批处理实现框架。客户端可以动态的向容器中增加 Web 服务调用请求，比方说客户端可以动态的将 addThirdPartyNonHostAccount，getUserPendingNotifications 两个 Web 服务加入到这个容器中然后发起一个框架提供的批处理 Web 服务调用请求。该批处理 Web 服务在实现端将解析容器并将其中的各个 Web 服务请求抽取解析并启动独立的线程来处理。 压缩 SOAP 当 Web Service SOAP 消息体比较大的时候，我们可以通过压缩 soap 来提高网络传输性能。通过 GZIP 压缩 SOAP 消息，得到二进制数据，然后把二进制数据作为附件传输。以前常规方法是把二进制数据 Base64 编码，但是 Base64 编码后的大小是二进制数据的 1.33 倍。辛苦压缩的，被 Base64 给抵消差不多了。是否可以直接传输二进制数据呢? JAX-WS 的 MTOM 是可以的，通过 HTTP 的 MIME 规范， SOAP message 可以字符，二进制混合。我们在 client 和 server 端各注册一个 handler 来处理压缩和解压。 由于压缩后的 SOAP 消息附件与消息体中的部分不是基于 MTOM 自动关联的，需要单独处理附件。在生成 client 端和 server 端代码的时候需要 enable MTOM。 Handler 具体代码在本文代码附件中， test.TestClientHanlder, test.TestServerHanlder。 写好了 handler 了之后还要为 service 注册 handler。 客户端 handler 样例代码如下： 客户端代码 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 服务端 handler 样例代码如下： 服务端代码 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 也是同样添加。 配置代码 <handler-chains> <handler-chain> <handler> <handler-name>TestClientHandler</handler-name> <handler-class>test.TestClientHandler </handler-class> </handler> </handler-chain> </handler-chains> 结束语 以上三种解决方案是根据笔者的经验和分析，针对 Web 服务当前所面临的性能瓶颈进行提出的。并且，这几种解决方案在实际项目使用中都取得了比较好的效果。 综上所述， 在实际项目中，根据不同的需求采用上述方法中一个或者多个组合，可以使 Web 服务性能更加优化。 文章来源：伯乐在线

6. 学大数据需要什么基础知识和能力

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。

21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapRece等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。

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数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。

学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括：

1.大数据概念

2.大数据的影响

3.大数据的影响

4.大数据的应用

5.大数据的产业

6.大数据处理架构Hadoop

7.大数据关键技术

8.大数据的计算模式

后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下：

1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop的安装与使用；

2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全；

3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。

一、Java语言以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识，以及该知识在面向对象编程思想中的应用，培养学生设计程序的能力。掌握程度：精通

二、数据结构与算法掌握基于JAVA语言的底层数据结构和算法原理，并且能够自己动手写出来关于集合的各种算法和数据结构，并且了解这些数据结构处理的问题和优缺点。掌握程度：熟练。
三、数据库原理与MYSQL数据库掌握关系型数据库的原理，掌握结构化数据的特性。掌握关系型数据库的范式。通过MYSQL数据库掌握通过SQL语言与MYSQL数据库进行交互。熟练掌握各种复杂SQL语句的编写。掌握程度：熟练。
四、LINUX操作系统全面了解LINUX。详解LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等。掌握SHELL脚本编程，能够根据具体业务进行复杂SHELL脚本的编写。掌握程度：精通。
五、Hadoop技术学习Hadoop技术的两个核心：分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapRece。掌握MR的运行过程及相关原理，精通各种业务的MR程序编写。掌握Hadoop的核心源码及实现原理。掌握使用Hadoop进行海量数据的存储、计算与处理。掌握程度：精通。
六、分布式数据库技术:精通分布式数据库HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式数据库技术。精通分布式数据库原理、应用场景、HBASE数据库的设计、操作等，能结合HIVE等工具进行海量数据的存储于检索。掌握程度：精通。
七、数据仓库HIVE精通基于hadoop的数据仓库HIVE。精通HIVESQL的语法，精通使用HIVESQL进行数据操作。内部表、外部表及与传统数据库的区别，掌握HIVE的应用场景及Hive与HBase的结合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON语言精通PYTHON语言基础语法及面向对象。精通PYTHON语言的爬虫、WEB、算法等框架。并根据业务可以基于PYTHON语言开发完成的业务功能和系统。掌握程度：精通。
九、机器学习算法熟练掌握机器学习经典算法，掌握算法的原理，公式，算法的应用场景。熟练掌握使用机器学习算法进行相关数据的分析，保证分析结果的准确性。掌握程度：熟练。
十、Spark高级编程技术掌握Spark的运行原理与架构，熟悉Spark的各种应用场景，掌握基于SparkRDD的各种算子的使用；精通SparkStreaming针对流处理的底层原理，熟练应用SparkSql对各种数据源处理,熟练掌握Spark机器学习算法库。达到能够在掌握Spark的各种组件的基础上，能够构建出大型的离线或实时的业务项目。掌握程度：精通。
十一、真实大数据项目实战通过几个真实的大数据项目把之前学习的知识与大数据技术框架贯穿，学习真实的大数据项目从数据采集、清洗、存储、处理、分析的完整过程，掌握大数据项目开发的设计思想，数据处理技术手段，解决开发过程中遇到的问题和技术难点如何解决。