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8.2 开放合作 我们希望在自身发展的同时，将京东大数据的能力和资源能够对外开放，和合作伙伴一起成长，为中国的大数据产业发展贡献力量，开放的策略包括：- 技术平台和产品京东大数据在大数据的采集、存储、加工、分析挖掘等技术领域积累了丰富的经验，并自主研发了数据开发平台、数据采集工具、可视化产品、元数据及数据质量管理平台、任务调度工具等一系列的技术平台产品，在数据安全管理、数据质量管理、大数据平台智能运维等有完整有效的策略。未来将输出这些技术平台和产品，帮助其他企业一起完成大数据技术平台的建设。- 行业应用解决方案京东大数据致力于用大数据、人工智能等技术打造创新应用，驱动企业业务增长和提升企业运营

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。

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

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

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。

VESA组织的DVI标准为多媒体行业提供了一站式解决方案，集成了视频和音频传输功能。它提供了数据链路层协议，确保信号完整性，并通过各种连接器配置实现灵活的连接。DVI标准支持多种视频分辨率，包括高清，为高保真显示提供了理想的解决方案。它还具有完善的物理层标准，确保不同设备之间的互操作性。总体而言，VESA组织的DVI标准为多媒体连接提供了一站式服务，确保信号质量、连接灵活性，并支持广泛的视频分辨率。

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。