定位更轻松，信息资源更丰富，营销更精准。电子商务:一般来说，企业将线下业务搬到线上，通过网络完成商品或服务的销售交易。\\\\x0d\\\\x0a大数据是指海量的、高增长的、多样化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和流程优化能力。\\\\x0d\\\\x0a近年来，互联网行业高速发展。很多传统企业通过电子商务开展线上营销，线上产生的数据量是线下产生的数据量无法比拟的，从而产生了对海量数据即大数据的迫切需求。如果解决不好，就会成为电子商务发展的瓶颈。
\\\\x0d\\\\x0a一、大数据处理模式\\\\x0d\\\\x0a在电子商务领域，如果以PB、EB、ZB为计量单位，信息就构成了大数据。过去的计算机处理模式已经很难高效处理这些大数据，这必然会影响电子商务的整体发展。因此，大数据时代计算机处理模式的创新是电子商务行业整体突破的基础保障。
6、大数据处理一般有哪些流程?一、数据采集的定义:各种各样的轻数据库用来接收客户端发来的数据，用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理。特点和挑战:高并发系数。使用的产品:MySQL，Oracle，HBase，Redis，MongoDB，这些产品的特点都不一样。二、统计分析的定义:将前端的海量数据快速导入到一个集中式的大型分布式数据库或分布式存储集群中，利用分布式技术对其中存储的海量数据进行查询和分类，以满足大多数常见的分析需求。
用过的产品:InfoBright，Hadoop(猪和蜂巢)，YunTable，SAPHana和OracleExadata。除了Hadoop，其他产品都可以做实时分析。三、挖掘数据定义:基于前期查询数据的数据挖掘，满足高端其他数据分析的需求。特点和挑战:算法复杂，计算涉及大量数据和计算。
7、如何进行大数据处理?大数据处理之一:收集大数据是指使用多个数据库接收客户端发来的数据(Web、App或传感器模式等。)，用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理操作。在收集大数据的过程中，其主要特点和挑战是高并发性。因为同时可能会有成千上万的用户来访问和操作第二个大数据处理:导入/预处理。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，就要把这些数据从前端导入到一个集中式的大型分布式数据库，或许是一个分布式的存储集群，在导入的基础上可以做一些简单的清理和预处理。
8、大数据正在如何改变数据库格局大数据是如何改变数据库结构说到“数据库”，大多数人会想到有着30多年历史的RDBMS。然而，这可能很快就会改变。大量新的竞争者正在争夺这个重要的市场。他们的方法五花八门，但都有一个共同点:极度专注于大数据。大部分推动新数据迭代的衍生品都是基于底层大数据的3V特性:数量、速度、种类。本质上，今天的数据比以往任何时候都更快、更大、更多样化。
“基本上，它们不能扩展到大量、快速或不同种类的数据。”一家数据分析和数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这是哈特汉克斯最近发现的。直到2013年左右，营销服务组织使用了不同的数据库，包括MicrosoftSQLServer和Oracle Real Application Cluster(RAC)的组合。“我们注意到，随着数据的不断增长，我们的系统处理信息的速度不够快，”一家技术开发公司的负责人肖恩说。
9、如何利用AWS数据库解决大数据处理可以通过修改AWS参数组的参数:time_zone来修改MySQL的时区。关于如何修改亚马逊AWS参数:AWS参数是动态的，所以修改后会立即生效，对于已经建立的连接，不生效；它仅对新建立的连接有效。如果创建只读副本，可以为主库和只读库设置不同的时区。
