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Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都是分布式计算，都是基于MapReduce并行模型。Hadoop基于disk 计算，只有两个操作符，map和reduce。计算的过程中，会有大量的中间结果文件登陆到磁盘上，会显著降低运行效率。Spark基于内存 计算(一个任务会以流水线的形式在一个片上执行，中间不会分配内存以避免内存被快速用完)，非常适合机器学习中的迭代。
8典型案例了解零售巨头的“Big 数据”战略_ 数据未来的零售分析要求零售商借助集成的业务流程和信息系统来支持客户洞察，并将客户洞察发展为一种企业级的战略能力，这种能力根植于企业结构和文化。在这种情况下，零售商的所有业务职能部门都会将基于场景的客户洞察作为决策的重要依据。分析公司EKN认为，为了真正以客户为中心，零售商需要具备许多关键能力，所有这些能力都是由业务分析驱动的。
如果没有相关的客户洞察来支持与客户的互动，零售商将无法实现无缝的跨渠道客户体验。零售商与客户的接触点可以为零售商提供丰富的客户数据。因此，所有的接触点都成了零售商最好的竞争武器。个性化互动。与在线零售商相比，实体零售商有两个优势:与客户的个人接触，更丰富的历史记录和更多样化的客户。如今，“个性化”购物体验已经成为一个热门话题，而如何将上述两个优势巧妙结合，即在行动中及时传递顾客洞察，将成为零售商打造“个性化”购物体验的基础。
