从HDFS和NoSQL数据库的存储，到MapReduce和Spark的处理，再到机器学习和数据挖掘的分析，以及数据可视化工具的展示，这些技术共同帮助京东处理海量数据，优化运营，提升用户体验。处理这些数据，不仅要存储，还要分析和利用，才能让它们发挥作用。当你搜索某款手机时，机器学习算法会分析你的搜索记录和历史购买行为，推荐相关的配件或类似的产品，从而提升购物体验和增加销售。比如，京东分析上一个季度的

Spark不仅支持批处理，还支持流处理（Spark Streaming，类似于对数据进行“迷你版的批处理”）、机器学习（MLlib，MLlib 是 Apache Spark 中的一个机器学习库）和图计算（GraphX，Spark 的一个组件）。Hadoop的MapReduce模型在批处理大数据时表现优秀，但它的处理速度和实时性不足，这使得Hadoop在“双11”，618这样的业务场景下，需要高实时

​时间：2024年 11月 05日作者：小蒋聊技术邮箱：wei_wei10@163.com微信：wei_wei10音频：https://xima.tv/1_3e大家好，欢迎来到“小蒋聊技术” ，我是小蒋！。小蒋最近在学习清华大模型课程，小蒋将会一边学习，一边为大家分享。今天小蒋将要给大家分享自然语言处理（NLP）的发展历程。在学习大模型的过程中，小蒋深刻体会到NLP的重要性，并希望通过今天的分享，

在大数据时代，Apache Spark 已成为推动企业数据创新和业务转型的核心技术之一。然而，许多人对于 Spark 的认知停留在技术层面，忽视了它在真实商业场景中的巨大潜力。本文将深入探讨 Spark 如何在企业中发挥真正的价值，帮助业务解决实际问题，提升决策效率与资源利用率。通过结合真实的商业案例，我们将分析 Spark 在不同业务领域中的应用，从而揭示其在加速决策、优化运营、推动创新等方面的

Hive简化了数据查询和分析过程，Hadoop提供了强大的存储和计算能力，而Spark则加速了数据处理的速度。在电商大数据系统中，它们的协同工作，不仅提升了数据处理的效率，也为业务决策提供了强大的支持。小蒋给大家分享的这些内容，希望大家对Hive、Hadoop和Spark的作用有了深入的了解，并能够在实际业务中有效应用这些技术，推动数据驱动决策的成功实施。通过与Hadoop和Spark的结合，京东

但 RAG 不一样，它给 AI 加了个 “可自定义的硬盘”—— 你想让 AI 懂啥，就往里面塞啥：公司的内部文档、行业白皮书、甚至你自己的学习笔记。这串数字可不是瞎编的，它能抓住文字的 “意思”：比如 “薛定谔的猫” 和 “量子叠加态” 的数字串会很像，和 “红烧肉做法” 的数字串就差老远。你问个问题，它先把问题也变成数字串，然后在几百万个颗粒里，瞬间找到 “数字最像” 的那些 —— 也就是意思最

例如，在“双十一”购物节前，京东会通过历史销售数据、商品搜索热度、用户加购数据等信息，预测出哪些商品将在促销期间热销，并相应调整各地仓库的库存布局。大数据在京东的应用已经渗透到业务的各个环节，从库存管理到智能物流，再到个性化推荐和精准营销，京东通过大数据实现了运营效率的提升和用户体验的优化。在全球数字化转型的浪潮中，电商行业成为大数据应用的先行者，京东作为中国最大的综合电商平台之一，凭借强大的技术

在大数据时代，Apache Spark 已成为推动企业数据创新和业务转型的核心技术之一。然而，许多人对于 Spark 的认知停留在技术层面，忽视了它在真实商业场景中的巨大潜力。本文将深入探讨 Spark 如何在企业中发挥真正的价值，帮助业务解决实际问题，提升决策效率与资源利用率。通过结合真实的商业案例，我们将分析 Spark 在不同业务领域中的应用，从而揭示其在加速决策、优化运营、推动创新等方面的

像OpenAI、Google DeepMind这些科技巨头，手里握着NVIDIA最新最贵的H100显卡，一次训练就是几十亿美金砸下去，国产AI确实在算力上没法硬拼。这些国产芯片正在快速崛起，而且国产AI也在做算法优化，像DeepSeek，就是通过低算力优化，把大模型跑得又快又省。，也就是让AI具备更强的自主性，能够执行更复杂的任务，比如自动处理电商订单、帮你规划行程，甚至直接给你打电话。，但国产A

无论是向云计算与微服务架构方向发展，还是转型为全栈开发、系统运维与DevOps、数据驱动方向的专家，技术人员都需要不断提升自己的技能，跟上行业发展的步伐。通过多元化的业务布局和全球化的扩展，阿里巴巴成功抵御了拼多多带来的冲击，并在激烈的市场竞争中保持了自己的市场份额。尽管京东投资了大量的无人仓储和智能物流技术，提升了自身的物流效率，但在消费者需求快速转变、购物体验更社交化的市场环境中，京东未能及时