物流大数据云平台建设（物流大数据中心）

本篇文章给大家谈谈物流大数据云平台建设，以及物流大数据中心对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享物流大数据云平台建设的知识，其中也会对物流大数据中心进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、国内现在的物流大数据平台有哪些
• 2、如何搭建大数据云平台具备要素高并发
• 3、2021年中国快递抄1100件谈谈智慧物流如何助力

国内现在的物流大数据平台有哪些

一、发啦网
发啦网针对我国物流信息资源整合和跨区域应用的需要而打造的全国性平台，应用四位一体（四位指：政府物流、园区物流、企业物流和个人物流）平台建设理念，融入了云计算和RFID等物联网先进技术。　
二、物流全搜索
物流全搜索平台以功能强、内容全为亮点，平台内容涉及物流行业的方方面面，其丰富的内容和强大的功能能够满足物流行业及周边人员实现物流及相关资料查询，将带来物流行业网络信息的聚集，实现一站满足所有物流人需求，引领中国物流企业迈进全新的互联网高速信息时代。
三、中国物通网
网站把物流公司、运输车辆、海运、空运、快递、搬家与发货企业共同汇集于一个信息平台，七者间网上互动，直接交流，实现了互相合作、相互竞争；网络互补等优势，共同形成了全方位、立体式的信息流，实现了物流信息网络化、全球化；同时网站采用了先进的“网点”“线路”设计理念，大大提高了用户获取信息的效率。
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如何搭建大数据云平台具备要素高并发

所谓的大数据平台不是独立存在的，比如百度是依赖搜索引擎获得大数据并开展业务的，阿里是通过电子商务交易获得大数据并开展业务的，腾讯是通过社交获得大数据并开始业务的，所以说大数据平台不是独立存在的，重点是如何搜集和沉淀数据，如何分析数据并挖掘数据的价值。
我可能还不够资格回答这个问题，没有经历过一个公司大数据平台从无到有到复杂的过程。不过说说看法吧，也算是梳理一下想法找找喷。
这是个需求驱动的过程。
曾经听过spotify的分享，印象很深的是，他们分享说，他们的hadoop集群第一次故障是因为，机器放在靠窗的地方，太阳晒物流大数据云平台建设了当机了（笑）。从简单的没有机房放在自家窗前的集群到一直到现在复杂的数据平台，这是一个不断演进的过程。
对小公司来说，大概自己找一两台机器架个集群算算，也算是大数据平台了。在初创阶段，数据量会很小，不需要多大的规模。这时候组件选择也很随意，Hadoop一套，任务调度用脚本或者轻量的框架比如luigi之类的，数据分析可能hive还不如导入RMDB快。监控和部署也许都没时间整理，用脚本或者轻量的监控，大约是没有ganglia、nagios，puppet什么的。这个阶段也许算是技术积累，用传统手段还是真大数据平台都是两可的事情，但是为了今后的扩展性，这时候上Hadoop也许是不错的选择。
当进入高速发展期，也许扩容会跟不上计划，不少公司可能会迁移平台到云上，比如AWS阿里云什么的。小规模高速发展的平台，这种方式应该是经济实惠的，省了运维和管理的成本，扩容比较省心。要解决的是选择平台本身提供的服务，计算成本，打通数据出入的通道。整个数据平台本身如果走这条路，可能就已经基本成型了。走这条路的比较有名的应该是netflix。
也有一个阶段，物流大数据云平台建设你发现云服务的费用太高，虽然省了你很多事，但是花钱嗖嗖的。几个老板一合计，再玩下去下个月工资发布出来了。然后无奈之下公司开始往私有集群迁移。这时候你大概需要一群靠谱的运维，帮你监管机器，之前两三台机器登录上去看看状态换个磁盘什么的也许就不可能了，你面对的是成百上千台主机，有些关键服务必须保证稳定，有些是数据节点，磁盘三天两头损耗，网络可能被压得不堪重负。你需要一个靠谱的人设计网络布局，设计运维规范，架设监控，值班团队走起7*24小时随时准备出台。然后上面再有平台组真的大数据平台走起。
然后是选型，如果有技术实力，可以直接用社区的一整套，自己管起来，监控部署什么的自己走起。这个阶段部署监控和用户管理什么的都不可能像两三个节点那样人肉搞了，配置管理，部署管理都需要专门的平台和组件；定期Review用户的作业和使用情况，决定是否扩容，清理数据等等。否则等机器和业务进一步增加，团队可能会死的很惨，疲于奔命，每天事故不断，进入恶性循环。
当然有金钱实力的大户可以找Cloudera，Hortonworks，国内可以找华为星环，会省不少事，适合非互联网土豪。当然互联网公司也有用这些东西的，比如Ebay。
接下去你可能需要一些重量的组件帮你做一些事情。
比如你的数据接入，之前可能找个定时脚本或者爬log发包找个服务器接收写入HDFS，现在可能不行了，这些大概没有高性能，没有异常保障，你需要更强壮的解决方案，比如Flume之类的。
你的业务不断壮大，老板需要看的报表越来越多，需要训练的数据也需要清洗，你就需要任务调度，比如oozie或者azkaban之类的，这些系统帮你管理关键任务的调度和监控。
数据分析人员的数据大概可能渐渐从RDBMS搬迁到集群了，因为传统数据库已经完全hold不住了，但他们不会写代码，所以你上马了Hive。然后很多用户用了Hive觉得太慢，你就又上马交互分析系统，比如Presto，Impala或者SparkSQL。
你的数据科学家需要写ML代码，他们跟你说你需要Mahout或者Spark MLLib，于是你也部署了这些。
至此可能数据平台已经是工程师的日常工作场所了，大多数业务都会迁移过来。这时候你可能面临很多不同的问题。
比如各个业务线数据各种数据表多的一塌糊涂，不管是你还是写数据的人大概都不知道数据从哪儿来，接下去到哪儿去。你就自己搞了一套元数据管理的系统。
你分析性能，发现你们的数据都是上百Column，各种复杂的Query，裸存的Text格式即便压缩了也还是慢的要死，于是你主推用户都使用列存，Parquet，ORC之类的。
又或者你发现你们的ETL很长，中间生成好多临时数据，于是你下狠心把pipeline改写成Spark了。
再接下来也许你会想到花时间去维护一个门户，把这些零散的组件都整合到一起，提供统一的用户体验，比如一键就能把数据从数据库chua一下拉到HDFS导入Hive，也能一键就chua一下再搞回去；点几下就能设定一个定时任务，每天跑了给老板自动推送报表；或者点一下就能起一个Storm的topology；或者界面上写几个Query就能查询Hbase的数据。这时候你的数据平台算是成型了。
当然，磕磕碰碰免不了。每天你都有新的问题和挑战，否则你就要失业了不是物流大数据云平台建设？
你发现社区不断在解决你遇到过的问题，于是你们架构师每天分出很多时间去看社区的进展，有了什么新工具，有什么公司发布了什么项目解决了什么问题，兴许你就能用上。
上了这些乱七八糟的东西，你以为就安生了？Hadoop平台的一个大特点就是坑多。尤其是新做的功能新起的项目。对于平台组的人，老板如果知道这是天然坑多的平台，那他也许会很高兴，因为跟进社区，帮忙修bug，一起互动其实是很提升公司影响力的实情。当然如果老板不理解，你就自求多福吧，招几个老司机，出了问题能马上带路才是正道。当然团队的技术积累不能不跟上，因为数据平台还是乱世，三天不跟进你就不知道世界是什么样了。任何一个新技术，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是关键业务换技术，那需要小心再小心，技术主管也要有足够的积累，能够驾驭，知道收益和风险。

2021年中国快递抄1100件谈谈智慧物流如何助力

一、 路径，促进消费者体验升级
智慧物流不仅服务于生产制造，也与居民生活息息相关，尤其是在电子商务快速发展的背景下更是如此，提升消费者的体验是其重要宗旨之一。
智慧物流是连接生产和供应的重要环节，也是触达消费者的最后一步。智慧物流的发展路径，应以促进消费者体验升级为导向，智慧物流以信息技术提升消费体验，让其享受到近乎完美的购物体验是其本色。
因此，智慧物流应着眼于公共利益，而不仅是为了追求单个企业利润，其最终目是消费者体验的升级，使消费者实现智能化生活。
快，是物流业永恒的话题。智慧物流带给人们最明显的体验是“快”
为什么电商巨头对于智慧物流进行不懈的努力，因为智慧物流是实现电商们“快”的承诺的利器，比如京东，比如苏宁，再比如阿里。
2013年，阿里巴巴牵头出资成立大数据物流平台公司菜鸟网络，是智慧物流的先导，实现了任一地点发货，中国24小时、全球72小时送货必达。今天，半日达，分钟达，我们每天都在经历与体验。
据测算，未来，一天可能有10亿只包裹，如此之多，怎样实现快，保证消费者体验，打造智慧物流是大势所趋。
智慧物流不仅实现快，还要承诺好。什么是好？我们都知道，物流在功能上要实现 6 个“正确”，即正确的货物、正确的数量、正确的地点、正确的质量、正确的时间、正确的价格。传统物流中，由于各种信息杂乱，往往很难搞清物料配送情况，导致发货滞销，重复发货，六个“正确”常不正确。
智慧物流的智慧就是体现在能迅速、灵活，最大限度地实现六个正确，譬如亚马逊仓库采用搬运机器人后，工作准确率能达到99.99%，使消费者节约成本，轻松、放心购物。
另外，智慧物流还为消费者提供个性化、场景化的服务，使整个消费行为实现可感知、可优化、可触达和可服务。新零售、智慧零售、无人零售为代表的零售新业态是其主要形式。
此次应对新冠肺炎疫情当中，以无人机、送餐机器人、自动分拣等为代表的智慧物流设备，给人们以个性化的体验，在减少人员交叉感染方面优势也明显。
智慧物流的打造，不仅仅促进了国内电商的发展，为消费者提供更加高效的品质化服务，买全球、卖全球成为消费升级和物流升级的目标，海淘成本大幅降低，时效性更快，为消费者跨境提供了新体验。
智慧物流所做的一切，例如建设深度感知智能仓储系统，提升仓储运营管理水平和效率；完善、产品质量认证及追溯系统、智能配货调度体系等，都是为了确保消费者完成一次完美的购物体验。
牵头制定全流程服务标准，创建智慧物流服务品牌，为打造物联网场景下的物流生态模式做标杆，成为智慧物流企业的追求。
对智慧物流的认识不应停留在技术、基础设施等生产要素的层面，而应上升到产业服务的高度来认识，智慧物流更多地让物流人发挥出了自己的智慧，为消费者购物体验的升级不断努力着。望采纳，谢谢 关于物流大数据云平台建设和物流大数据中心的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 物流大数据云平台建设的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于物流大数据中心、物流大数据云平台建设的信息别忘了在本站进行查找喔。

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