一站式服务平台：vesa组织的dvi标准

大数据集群搭建方案： Hadoop Hive Sqoop HBase Phoenix Spark Kafka Flume Zookeeper Flink

5.4智能零售2017年是零售行业变革的一年，大数据、人工智能和物联网等技术结合传统零售激发了层出不穷的各种零售创新，京东也高举“无界零售”的大旗，推出了无人便利店、无人超市、京东之家、7fresh生鲜超市等无界零售新业态。这些创新模式基于京东强大的互联网基因和完善的供应链系统，将线上种类丰富的商品汇集于线下的零售创新体验店。与传统零售门店不同的是，它们能够基于对大数据的深度挖掘，实现消费者行为分析和店内智能化选品，不仅提升了效率，也带来了全新的用户体验，颠覆了传统零售业态，实现了线上线下的融合。零售模式的创新还需要通过技术来实现运营和体验的升级。京东发布了低造价、可模块化组装的智能门店科技解决方案。京东智能门店解决方案由智能货架、智能感知摄像头、智能称重结算台、智能广告牌、Take系统、智能无人货柜、电子价签、人脸支付等多个模块组成，实现知人、知货、知场景的购物体验。这套解决方案不仅能够实现“无人店”的体验效果，更重要的是能够针对现有的线下实体店铺进行低成本的改造，实现智能化。该解决方案应用于全国的无人便利店、无人超市、京东之家、7fresh生鲜超市、京东便利店、京东专卖店等，模块化组装模式还可扩展到超市、便利店、加油站、机场、酒店、购物中心等各种应用场景。

3.1数据架构设计 3.1.1数据主题 主题是对业务数据的一种抽象，是在较高层次上对京东信息系统中的数据进行归纳、整理、综合、归类和分析利用的一个抽象概念。面向主题的数据组织和存储包含两个方面：一是根据业务的特点来抽象出主题。二是根据源系统业务数据的内容确定每个主题所包含的数据内容。分析得出的数据主题是对分析对象数据的一个完整并且一致的描述，能刻画各个分析对象所涉及的企业数据。我们对京东所有业务数据进行了逐一梳理，得到京东的数据主题如图22所示。 图22：数据主题域划分

索贝Ficus Ficus：数据治理利器 Ficus Ficus平台专为解决数据治理难题而生，涵盖异构数据采集存储、主数据管理、计划编排自定义、接口管理、BI工具灵活提升、运维设备监控等功能。 平台优势： KAPPA架构: 融合批计算与流式处理，实现高效数据处理。 微服务部署: 功能模块灵活扩展，方便版本迭代。 并行计算: 高效处理海量数据，满足大数据需求。 灵活BI工具: 适应多行业用户的数据应用场景。 Vernox数据库: 自主研发，高效支持中文检索，确保数据安全稳定。 Ficus Ficus平台助力企业轻松应对数据治理挑战，释放数据价值。

“超强啊D字典”可能是一款专门用于信息技术领域的专业词汇查询工具，其名称中的“啊D”可能是开发者或品牌名称的个性化表达。在IT行业中，字典类软件通常包含大量技术术语、编程语言关键字、网络协议、操作系统指令等，帮助用户快速查找和理解相关概念。 在提供的文件列表中，看到一个名为“d99.mdb”的文件。这极有可能是一个Access数据库文件，用于存储“超强啊D字典”的全部数据。Access 是 Microsoft Office 套件的一部分，它允许用户创建和管理结构化的数据库，包括表、查询、报表等。在本例中，“d99.mdb”可能包含了这个字典应用的所有条目，每个条目是一个记录，包含词汇、定义、示例、相关链接等信息。 数据库文件组织方式通常是表格形式，每一列代表一个字段（如词汇、解释、来源等），每一行代表一个具体的数据条目。在 Access 中，可以通过查询设计视图来筛选、排序或组合这些数据，满足特定查询需求。对于超强啊D字典这样的应用，用户可能可以通过关键词搜索或者字母索引的方式迅速找到所需信息。由于“啊D”标签的存在，这款字典可能特别注重一些复杂或非标准的 IT 术语的解释，或包含开发者社区中流行的、不易在传统资源中找到的词汇。例如，它可能包含最新的编程语言特性、开源项目缩写、黑客俚语等。 超强啊D字典结合“d99.mdb”数据库文件，提供了一个强大的信息检索系统，专为IT专业人士和爱好者设计，帮助他们理解和掌握复杂的 IT 概念。这款工具的高效性和全面性使得用户能够在面对海量的 IT 知识时，迅速定位并理解所需信息，提高工作效率。

多年来，开源大数据技术经过持续发展，如今正逐步成熟。然而，技术进步的步伐依然不减。基于京东的大数据实践，展望未来一两年的技术发展趋势。当前的Hadoop架构在计算与存储逻辑分离方面取得了重要进展，尤其是在存储本地性的优化方面。随着高速网络的普及，机器之间的带宽限制不再是关键瓶颈，而单节点上的硬盘IO和CPU性能则日益成为技术优化的焦点。

京东大数据平台构建敏感数据集市，将用户隐私数据加密存储并逻辑隔离。同时采用严格的审批机制，保障敏感数据使用安全。此外，平台还设置黑白名单机制，限制非法IP访问集群。

介绍DataSphere Studio（简称DSS）是WeDataSphere的大数据平台，基于计算中间件，可轻松集成数据应用程序系统，简化数据应用程序开发。DSS通过统一UI和图形化开发体验，闭环支持数据导入、脱敏清理、数据分析、挖掘、质量检查、可视化及数据输出应用程序的全生命周期。借助Linkis连接，DSS提供高并发、高可用、多租户隔离和资源管理的财务级功能。

我们开发了基于策略的多集群切换机制，实现数据安全性与实时读写能力。该机制支持集群、命名空间和表级别切换，可根据不同级别设置不同容灾策略。多集群切换机制主要包括服务中心、HBase PolicyServer 和客户端。HBase PolicyServer 存储在 MySQL 中，可通过添加节点动态扩展，避免单点故障。ServiceCenter 提供界面化管理工具。极端情况下，强制切换可快速将业务切换至从集群，后台会在主集群恢复后自动进行数据同步校验。