典型互联网大数据应用技术体系-大数据平台之用户行为分析平台

用户行为分析平台是一个用于采集和分析用户行为数据的系统，帮助企业了解用户的行为模式。平台通过整合多种数据源，提供实时的数据分析和可视化工具，以支持业务决策。

助力企业运营，通过分析用户行为数据提供决策依据，实现精准推送，留存用户。平台采用整体分析方式，提供全面、深入的用户行为洞察。

物联网平台的大数据方案，TD 的这份 PDF 还挺有料的。内容覆盖面比较广，从数据采集到平台架构，讲得算细。对你要是搞设备接入、数据治理那一套，参考价值还不错。 TD 的物联网大数据平台架构清晰，模块拆得比较细。像设备接入层、数据引擎、可视化都讲了点实际操作，不是那种光说不练的文档。 里面提到用Kafka做消息中转，嗯，这在实时数据里蛮常见的。你如果也在搞流式数据，可以看看他们怎么设计的。还有Hadoop和Spark的组合，用法也比较主流。 数据展示那块，用了ECharts来做图表组件，响应也快，样式也还可以。你要是用React或者Vue整前端展示，结合起来做个 Dashboard 还挺方便的

从小数据到大数据，数据的玩法真是越来越有意思了。以前靠着各部门的ERP系统，内部数据挖一挖就够用了；现在呢，得把企业外头的数据也一起拉进来玩，才算跟得上节奏。小数据那会儿，重点是流程跑通、系统打通，像销售、库存、财务这些部门，各自的数据能拿出来做些经营就不错了。但到了大数据这一步，玩法就变了。讲究的是把内部信息链条打通，同时接入用户行为、行业趋势这些外部数据，跑模型、做预测，甚至还能结合AI 算法，输出决策建议。嗯，说到实用资源，有几个我觉得还挺值得你一看的——都是和大数据经营相关的：互联网+大数据时代的经营报告周期需与决策同步企业经营大数据案例数据驱动决策挑战新工具与技能这些资料不少都涵盖了

工业物联网大数据平台的建设是现代制造业智能化转型的关键步骤，结合了工业4.0和中国制造2025的战略目标，提高制造业的效率、灵活性和可持续性。工业4.0强调智能制造和智慧工厂，而中国制造2025则注重创新驱动和质量优先。大数据在工业领域的应用分为三个阶段：产品状态监控与故障预防、信息服务与预测性维护、用户主导的服务生态系统构建。工业大数据的核心特性包括Volume、Velocity、Veracity，工业环境增加了Visibility和Value的要求。工业大数据需要数学、物理、机器学习、控制和人工智能的跨学科融合。工业互联网大数据平台包括云平台架构、数据采集管理、数据分析利用和模型算法等，支

在互联网行业，Hadoop已经成为大数据处理的关键工具。阿里巴巴利用Hadoop处理商业数据并优化ISEARCH搜索引擎，服务器集群包括15台机器，每台配备8核CPU、16G内存和1.4T硬盘容量。百度使用Hadoop进行日志分析和网页数据库数据挖掘，集群规模从10到500个节点，处理的周数据量达到3000TB。Facebook则利用Hadoop存储内部日志，主要有两个集群，分别包含1100台和300台节点，支持数据挖掘和日志统计。Twitter和雅虎也分别应用Hadoop存储微博数据、日志文件和支持广告系统及网页搜索。

大数据的互联网思维 中国移动集团专家段云峰博士深入解析大数据的互联网思维，从理论到实践，系统阐述大数据在互联网领域的应用和创新。

存储层：HDFS、Hive Warehouse、HBase 计算引擎层：Hive、Spark、MapReduce 元数据管理层：Hive Metastore 用户交互层：Hive CLI、Hive JDBC

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