随着电商平台的发展,分析业务对实时性要求的提升,传统的分布式离线计算模

Mit der Entwicklung von E-Commerce-Plattformen und der Verbesserung der Echtzeitanforderungen an Analysedienste ist das traditionelle verteilte Offline-Computing-Modell weder für die Streaming-Datenanalyse noch für Anwendungsszenarien der Internetanalyse geeignet, die eine Echtzeitantwort erfordern . Um die Empfehlungswirkung von E-Commerce-Plattformen effektiv zu verbessern, können durch Stream-Computing in Sekundenschnelle Analyseergebnisse in Echtzeit gewonnen werden, die der Plattform und den Händlern förderlich sind, zeitnahe und effektive Entscheidungen zu den aktuellen Analyseergebnissen zu treffen.

Mit der Entwicklung der E-Commerce-Plattform und der Verbesserung der Echtzeit-Anforderungen des Analysegeschäfts ist der traditionelle dezentrale Offline-Rechenmodus nicht geeignet für die Stream-Data-Analyse, noch ist es praktisch für Internet-Analyse-Anwendungsszenarien, die eine Echtzeit-Reaktion erfordern. Um die Empfehlungseffekte der E-Commerce-Plattform effektiv zu verbessern, können Echtzeitanalyseergebnisse in Sekunden durch Flussberechnung gewonnen werden, was der Plattform und Unternehmen förderlich ist, zeitnahe und wirksame Entscheidungen über die aktuellen Analyseergebnisse zu treffen.

Mit der Weiterentwicklung der Telekommunikationsplattform werden die Geschäftsanforderungen in Echtzeit analysiert, und herkömmliche Distributed Offlinear Computing-Modelle eignen sich nicht mehr für die Analyse von Streaming-Daten oder für Internetanalyseanwendungen, die eine sofortige Reaktion erfordern. Damit die empfohlenen Ergebnisse für die Telekommunikationsplattform effektiv verbessert werden können, können Echtzeit-Analyseergebnisse innerhalb der Sekundenstufen erzielt werden, die es Plattformen und Händlern ermöglichen, zeitnahe und effektive Entscheidungen über die aktuellen Analyseergebnisse zu treffen.