京东大数据架构演进：从0到1构建之路

京东的大数据架构挺有意思的，从最初的集中式一步步演进到现在的分布式，还用了不少自研工具。最关键的两点，一个是怎么撑起复杂业务的数据仓库，另一个是怎么在保障数据安全的同时，还能让数据使用门槛降低。嗯，这些在文档和 PPT 里讲得挺清楚的。 平台用的是类似 Hadoop、JDW2.0 这类分布式技术，说白了就是让数据不再堆在一个点上，分散更快更稳。比如他们从 Oracle 迁到自研的 JDW2.0，响应也快，成本也下来了。 如果你平时对电商场景下的数据感兴趣，或者正好在搞 数据仓库 搭建，不妨看看他们的白皮书和架构 PPT，思路挺值得参考的。

京东的大数据产品体系，王威的这份 PPT 讲得还挺全面的，尤其适合想搞清楚大厂是怎么搭建大数据体系的同学。里面不光有架构图，还有不少实践经验，比如怎么做数据分层、怎么搭中台，讲得都挺落地。 京东的大数据架构思路挺成熟的，从数据采集到存储、再到计算和服务，基本都有涉及。PPT 内容偏实践，对照着自己的项目也能对号入座，是你在搞数据中台或者数据湖的时候，能省不少踩坑的时间。 想系统点入门的，可以顺手看看这份《大数据学习课程体系》，路线图比较清晰。哦对了，如果你对背后的技术底子好奇，还能去翻翻《京东大数据技术白皮书》，配合 PPT 一起看更香。 另外，数据平台那部分讲得也不错，像京东金融的平台案例，

京东最新大数据架构技术介绍及产品应用，详细描述京东大数据架构技术发展历程及功能特性。

嗯，大数据时代真的是越来越火了，尤其是从 2013 年开始，随着数据的快速增长，各种技术也在不断演进。你知道吗？这时候多专家都把 2013 年称为‘大数据元年’，因为从那时起，真正意识到数据对社会、科技和商业的重要性。大数据技术的应用可不止停留在理论层面，多行业都已经在用这些技术进行数据和挖掘。比如，Hadoop在海量数据时的表现就稳定，Kafka更是数据流的变得高效和可靠。要是你搞大数据，那些相关技术，如Hadoop、Kafka、数据仓库等都会是你的好朋友哦。了，大数据技术的挑战也是存在的，隐私问题、数据安全这些，怎么这些问题也得考虑清楚。毕竟，大数据虽然带来机会，但也伴随着风险。如果你还想

2018年发布的京东大数据白皮书详细介绍了京东在大数据领域的相关技术和应用，为读者提供了深入的了解和实用的信息，希望能够帮助广大读者更好地理解和利用这些技术。

大数据技术发展阶段 第一阶段： Hadoop 和 MapReduce，主要用于批处理任务。 第二阶段： 支持 DAG 的框架，如 Tez 和 Oozie，提升了批处理效率。 第三阶段： Spark 的兴起，支持 Job 内部的 DAG，并强调实时计算能力。 第四阶段： Flink 引领流计算时代，进一步提升实时处理能力。

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。

掌握Hadoop大数据技术的15GB视频学习资源，助您从入门到精通，逐步成为大数据领域专家。

大数据应用实例 体育竞赛: 美国NBA的29个球队中，有25个球队利用IBM分析机构的数据挖掘工具，通过分析对手数据（盖帽、助攻、犯规等），获得比赛对抗优势。 天文学: JPL实验室和Palomar天文台借助数据挖掘工具，发现了22颗新的恒星。 网上冲浪: 将数据挖掘算法应用于网络访问日志，可以从市场相关网页中发现消费者的偏爱和行为，分析网络营销的有效性，改善网站组织，推动WEB挖掘研究发展。