中国大数据产业地图 V3.0——全景分布概览

Apache Spark V3.0提供了一系列更新和增强，包括：- Dynamic Resource Allocation：动态资源分配可自动调整作业资源，提高资源利用率并降低成本。- Unified Shuffle Service：统一的Shuffle服务提供了一种跨所有Spark引擎一致的高效且可扩展的Shuffle服务。- Read Adaptive Query Execution：自适应查询执行可优化读取查询，根据数据分布和集群资源动态调整执行计划。- Python Pandas Integration：与Pandas集成使Spark程序员能够利用Pandas数据结构和操作，简化数据操

2020年，新冠肺炎疫情对中国社会各个领域造成了深远影响。然而，正是在抗疫过程中，大数据、人工智能和云计算等新一代信息技术展现出了重要作用。这些技术不仅支持了抗疫工作，还推动了新业态和新模式的出现。同时，2020年也见证了中国加速推进新基建和数字基建建设的努力。在这一背景下，大数据产业迎来了加速发展的机遇，为行业创造了新的增长点。《白皮书》深入分析了大数据产业链的结构及其衍生产品和服务，探讨了技术变革和融合应用的挑战和机遇，预测了后疫情时代大数据产业发展的新机遇，以及在市场化配置数据要素的背景下数据治理和安全问题的重要性。

受政策环境利好、技术持续革新以及数字应用普及等因素驱动，2018年中国大数据产业规模达到4384.5亿元，预计到2021年将突破8000亿元，达到8070.6亿元。大数据产业的蓬勃发展正推动传统产业转型升级，为经济增长注入新活力，并为智慧城市建设和数字经济发展提供有力支撑。

《2018中国大数据产业生态地图暨中国大数据产业发展白皮书》精准分析了基础支撑、数据服务、融合应用等大数据产业生态层次，并重点关注了各地新兴的大数据产业园。白皮书还遴选出十大投资价值大数据企业，总结了十大爆发点，为业内人士提供了全面展望。

大数据产业指涉及大数据管理和价值挖掘的企业经济活动集合。 产业链涵盖以下环节： IT基础设施层：硬件、软件、网络等基础设施，咨询、规划、系统集成服务。 数据源层：生物大数据、交通大数据、医疗大数据、政务大数据、电商大数据、社交网络大数据、搜索引擎大数据等。 数据管理层：数据抽取、转换、存储、管理服务。 数据分析层：分布式计算、数据挖掘、统计分析服务。 数据平台层：数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台。 数据应用层：行业应用，如智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网。

随着技术进步，大数据产业链逐渐清晰化，涵盖数据加工分析、数据采集与存储、大数据分析与服务、数据可视化、数据交易及数据安全等多个领域。大数据在金融、交通、医疗、教育、工业等领域的应用也日益广泛。来源：中商产业研究院

易想商城 v3.0 版本源码，基于成熟的 VS2005 和 Access 数据库技术构建。

这份榜单汇集了中国大数据领域的佼佼者，展现了他们在数据挖掘、分析和应用方面的卓越能力。

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