【摘 要】
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随着互联网的普及和技术的快速发展,“网购”已经成为了人们的生活常态,电子商务行业得到了蓬勃发展,同时也带动物流的崛起;物流作为第三利润源,对电子商务的发展有着很重要的影响。当前的时代是一个信息化的时代,也是一个大数据的时代,数据在今天拥有着很重要的作用,企业的决策者再也不能像以前那样靠着经验来对公司的经营状况做出决策;对企业数据的充分把握,对于公司的经营决策有着举足轻重的影响。在商业战争日益激烈的
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随着互联网的普及和技术的快速发展,“网购”已经成为了人们的生活常态,电子商务行业得到了蓬勃发展,同时也带动物流的崛起;物流作为第三利润源,对电子商务的发展有着很重要的影响。当前的时代是一个信息化的时代,也是一个大数据的时代,数据在今天拥有着很重要的作用,企业的决策者再也不能像以前那样靠着经验来对公司的经营状况做出决策;对企业数据的充分把握,对于公司的经营决策有着举足轻重的影响。在商业战争日益激烈的今天,众多企业都在往着信息化道路迈进,为了在同类型企业中谋求更好的发展,不断提升自身的信息化能力和水平。本文首先分析在电子商务物流中可能需要面临的问题和所要解决的问题,了解熟悉电子商务物流在企业中的需求。为了解决电子商务物流海量数据的不断增加,各个业务系统的数据存在数据孤岛化的现象等问题,本文构建基于电子商务物流的数据仓库来解决以上的问题。对数据仓库的整体体系和架构进行设计。整体数据仓库都是在Hadoop集群环境上进行设计构建,利用数据仓库工具Hive对数据进行处理,Hive会根据开发人员所写的Hive sql程序转化为MapReduce程序或者Spark程序,极大的方便了开发人员对海量数据的处理分析工作。在ETL的数据抽取方面,使用Sqoop工具和Flume工具对业务数据和日志数据进行抽取,Flume和Sqoop的相关程序改进随着业务逻辑的改变而改变:在ETL的其他方面,我们会用scala语言和java语言对数据进行简单的处理和筛选,加载到HDFS上。为了方便数据管理,对数据仓库进行分层和主题域划分;并对数据仓库的概念模型、逻辑模型、物理模型进行设计,确定用维度建模中的星型模型来作为维度模型。最后将基于电子商务物流的数据仓库的应用和实现进行展示说明。构建基于电子商务物流的数据仓库,除了能让电子商务企业对物流信息有及时的把握,让决策者根据数据信息,及时作出物流的战略调整;还能提高用户的满意度和体验感;降本增效,增强企业的核心竞争力。图[40]表[9]参[64]
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