国内外的电子商务巨头如淘宝、京东、亚马逊、沃尔玛等，在电子商务领域捭阖纵横，都是由于不断地利用大数据技术Hadoop。Hadoop 是在电子商务领域中应用十分普遍的大数据技术。利用大数据 Hadoop 技术对网络购物、网络消费、网络团购、网上支付等数据来进行深度挖掘、深入分析，将可发现大量有价值的信息与统计规律，对布局和推动今后中国互联网经济的健康有序发展、加强国家对该领域的宏观调控和监管等，均将产生积极的影响。电子商务的竞争在很大程度上就是大数据的竞争，经历了基于用户数量的时代、基于销量的时代，现在的电子商务已经处在基于数据的时代。近年来，淘宝、京东等网络零售第三方交易买卖平台和电子商务网站上已经聚集了大量的经营者、消费者和商品服务，并因此而衍生出了大量的数据，电子商务企业通过对这些海量的数据来进行收集、分析、整合，挖掘出对自己有用的信息，分析不同用户群体的特征，按照每个用户需求和兴趣在正确时间，给正确用户投放正确内容的广告，来保证营销的有效性。通过基本的人口统计信息以及其潜在需求、购物行为、购物关注点等来挖掘相应的营销需求，利用多方位采集到的用户数据信息来界定消费者，实现更精准的营销效果。

  利用分布式计算架构下应用驱动的计算任务加载及调度算法优化，通过对各类计算任务执行情况做深度学习，了解不同任务在不同数据量、不同计算规模、不同资源配置等情况下的时间、空间复杂度，从而以应用为驱动，以任务复杂度为依据，对计算任务进行动态调度规划，能够达到资源调配效果，以此来实现旅游大数据分析的真正实用化。对于游客们来说，旅游网站让他们出行有了更多自主选择的权利，但是海量的景点、酒店、线路等让他们犯上了选择障碍。同时，每一个出行者的出游方式、目的地和酒店偏好等都不完全一样。这样利用分布式计算架构就可以很好地解决这样一些问题，帮助游客获得想要的结果。例如，用户机票数据和酒店数据打通后，实现用户拉通，就可以把机票流量导入酒店中，这与常规互联网公司导流不同，不是流量分散而是凝聚，机票和酒店流量互补并且是刚需。当用户预订或购买了机票，按照每个用户偏好和位置信息及时推送酒店信息，即为企业增加了用户流量，同时也解决了用户的需求痛点。

  社交网络成为互联网时代民众新的通信、社交和发表见解手段。利用云计算技术对此进行深入分析，可更好地发现民众新的交往习惯与方式、民众关注的社会问题与社会热点、民情民意，为改善互联网时代的通信和社交服务、更好地体察民情和改进社会管理等提供参考。社交网站相较于其他网站的显著优势就在于它多年积累的海量用户数据，但只有有了数据分析，才能发挥数据的真正价值。腾讯 qq 空间通过对用户的浏览行为、浏览页面关键字等的分析得出用户的近期需求和长期爱好，再通过一系列分析用户的朋友圈，获得用户的教育、工作、收入、地理位置等信息，从而给广告主带来广告的精准投放超乎想象。同样的借由大数据技术的应用，新浪微博挖掘与其用户基础信息、教育信息、职业信息等和现实身份挂钩的个人资料，建立该用户的朋友圈、事业圈，并按整理后的用户资料及亲友有关信息提供朋友推荐。通过显示数据相同或相似的信息，微博用户都能够扩大、维系其真实的生活、虚拟世界两个范畴中的人际圈，不仅有利于感情的联系和加深，同时有利于个人事业的发展。同时新浪微博挖掘、提炼其海量数据中的有利价值，开发了风云榜、微数据、微报告等应用，增强微博平台的营销优势，提高使用者真实的体验，增加微博用户的流量，而第三方也可以通过挖掘微博应用的数据价值为公司可以提供决策参考的依据。

  随着电网技术水平的不断的提高，使得大数据关键技术在电力系统中的应用量迅速增加，这也导致了其数据量和信息量的飞速提升，因此对电力系统的信息处理能力提出了更高的要求。为了更好地解决这一问题，目前很多厂家希望能够通过建立Hadoop 架构上的数据平台和商务服务这些措施来有效地提升自身电力系统的信息处理能力，利用该软件来对海量的数据信息进行收集和处理，还可以建造在其基础上的Datameer 系统提供的电表格式界面，从而使得用户能更加方便的处理和分析数据。将该数据处理系统应用于电力企业的发展当中，对于其多元化的发展有很重要的促进作用。

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