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Hadoop和Spark都是集群并行計算框架，都是分布式計算，都是基于MapReduce并行模型。Hadoop基于disk 計算，只有兩個操作符，map和reduce。計算的過程中，會有大量的中間結(jié)果文件登陸到磁盤上，會顯著降低運行效率。Spark基于內(nèi)存 計算(一個任務(wù)會以流水線的形式在一個片上執(zhí)行，中間不會分配內(nèi)存以避免內(nèi)存被快速用完)，非常適合機器學(xué)習(xí)中的迭代。

8典型案例了解零售巨頭的“Big 數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略_ 數(shù)據(jù)未來的零售分析要求零售商借助集成的業(yè)務(wù)流程和信息系統(tǒng)來支持客戶洞察，并將客戶洞察發(fā)展為一種企業(yè)級的戰(zhàn)略能力，這種能力根植于企業(yè)結(jié)構(gòu)和文化。在這種情況下，零售商的所有業(yè)務(wù)職能部門都會將基于場景的客戶洞察作為決策的重要依據(jù)。分析公司EKN認(rèn)為，為了真正以客戶為中心，零售商需要具備許多關(guān)鍵能力，所有這些能力都是由業(yè)務(wù)分析驅(qū)動的。

如果沒有相關(guān)的客戶洞察來支持與客戶的互動，零售商將無法實現(xiàn)無縫的跨渠道客戶體驗。零售商與客戶的接觸點可以為零售商提供豐富的客戶數(shù)據(jù)。因此，所有的接觸點都成了零售商最好的競爭武器。個性化互動。與在線零售商相比，實體零售商有兩個優(yōu)勢:與客戶的個人接觸，更豐富的歷史記錄和更多樣化的客戶。如今，“個性化”購物體驗已經(jīng)成為一個熱門話題，而如何將上述兩個優(yōu)勢巧妙結(jié)合，即在行動中及時傳遞顧客洞察，將成為零售商打造“個性化”購物體驗的基礎(chǔ)。