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双十一实时显示销售额使用哪些大数据技术

1、主要用的的大数据技术包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

2、云计算和大数据：云计算和大数据技术为供应链管理提供了强大的计算和存储能力，使得海量的数据能够被有效地收集、分析和处理。通过对消费者的行为和购买记录进行分析，可以预测需求、优化库存，并且制定更加精准的营销策略。

3、实现计算存储分离，计算存储分离后，再将计算节点与离线资源分布，解决了大数据量存储的问题。2，高宽带保证了大数据的实时交互不延时。3，通过大量的图像识别和机器学习，增加AI技术对商品的智能识别功能。4，通过互联网提供虚拟化计算资源的云计算，改善了物流部门。

4、随着技术的发展和普及，越来越多的创新和应用被引入到双十一中。人工智能、大数据、物联网等技术被广泛应用于双十一的各个环节，从商品推荐到供应链管理，都实现了智能化和高效化。同时，移动互联网的普及也为消费者提供了更加便捷的购物方式，手机购物成为主流趋势。

5、商家在搞活动商家为了增加他们家的商品的销量，就会采取秒杀活动，就是在双十一0：00那时候他们就会采取秒杀，在那一段时间秒杀的人就可以，获得免单的资格，还有就是抽手机活动，在每一分钟当中，消费额最高的人民群众就可以获得一部iPhone手机，就是因为这几个活动导致在双十一的时候成交额都是在创纪录。

2020年双11,来战,杀出个黎明

庚子年八月初一，左右电商“来战，杀出个黎明！”双11启动誓师大会暨新品发布会，恰巧也是《2020年天猫双11全球购物狂欢季》开启报名日。本次启动誓师大会不仅是一场吹响双11号角的大会，还是一场出师立军状的大会，更是一场打赢“双11战役”谋划布局的大会。

Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统(PV、UV)

Flume集群的配置也是十分关键的。对于Kafka，关键就是如何接收来自Flume的数据。从整体上讲，逻辑应该是比较简单的，即可以在Kafka中创建一个用于我们实时处理系统的topic，然后Flume将其采集到的数据发送到该topic上即可。

项目流程涉及到从日志数据的采集、清洗、实时计算至结果展示的全过程。数据首先通过 Flume 采集并存储于 HDFS，以供离线业务使用，同时，这些数据也通过 Kafka 进行 sink，而 SparkStreaming 则从 Kafka 中拉取数据进行实时处理。

针对业务系统数据，Canal监控Binlog日志，发送至kafka；针对日志数据，由Flume来进行统一收集，并发送至kafka。消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。

首先，构建实时推荐引擎需要一个数据生产者，例如Flume。Flume负责将数据传输到Kafka。 然后，Spark Streaming作为消费者，实时从Kafka中获取数据进行计算。 接着，计算结果将被保存到Redis中，以供实时推荐系统使用。 Flume、Kafka、Spark和Redis共同构成了一个经典的实时数据收集与计算架构。

大数据实时数据处理用的技术主要是Flume+Kafka+SparkStreaming、Flume+Kafka+Storm、Flink等。这些技术每个技术细节就不详细讲述了。它们都是处理海量数据使用的开源框架，对于京东或者阿里很有可能优化了源码，开发出适合他们公司需要的场景框架。但是核心技术差异不大。