电子商务物流的大数据处理分析

洪运国

【摘要】 电子商务物流大数据处理的过程中，不仅仅对于电子商务市场便利性的营销有着一定的基础保证作用，同时对于大数据的个性化处理也有着一定的保证性作用。因此电子商务物流大数据处理的过程中有着一定的重要性意义。本文则对电子商务物流的大数据处理技术探讨。

【关键词】 电子商务 物流 大数据处理

21世纪的今天，电商物流大数据作为当前云时代的一种资本，不仅仅有着较大的延伸价值，同时也有着相对较大的开发利用空间，在电商信息的发展中，物流宝更是当前物流信息的重要搜集手段。大数据作为当前信息领域的较为抽象性的一种概念，有着较短的发展实践，但是大数据的存在更是有着海量数据以及较大规模的特点。对于电子商务物流而言，大数据的处理更加决定着电子商务物流的工作效率，并关乎着电子商务物流的发展方向。因此本文对电子商务物流大数据处理进行研究有一定的经济价值和现实意义。

一、物流大数据处理对电子商务的影响

电子商务物流大数据处理的过程中，对于电子商务同样也带来了一系列的影响，并推动了我国电子商务物流大数据的全面和谐健康发展。

一方面大数据处理过程中，保证电子商务物流的运营中有着一定的数据化，打破了传统的运营模式，采取数据方式作为主要的运营形式，进而将企业运营汇总的采购营销和财务管理贯穿。这种大数据处理的过程中结合数据对顾客的需求进行综合性的分析，并做好一定的预测，保证有着最小化的成本，进而保证其有着最大化的利润。

一方面大数据处理的过程中，将电子商务物流产品投人和产出的比例显著提高，并将供应商和经销商之间的价值链连接整合程度全面提高，做好二者之间的垂直整合，使得企业和用户有着越来越紧密的联系，并将更多制胜的机会加以获取。

另一方面大数据处理的过程中保证了电子商务数据有着一定的资产化，在当前信息时代的发展中，更是结合大数据的相关资产信息，将数据化的竞争全面提高，保证企业有着一定的制胜基础，做好对数据的一种衡量和掌握，重视数据的过程中，更加爱注重数据的合理分析，并将可视化的业务全面实现，进而创造更多的经济利益。

二、电子商务物流大数据的处理措施

电子商务物流大数据处理的额过程中，更要借助于ECLHadoop的相关概述，在对电子商务物流服务中的社会网络网站信息进行处理的过程中，主要将Hodoop机制在某种程度上将其划分64MB的数据块，并在数据块上进行时间标记。通过将数据集A中的一些数据块和其它数据块进行联接，并将关联标记添加，一旦数据块的语义在实际的计算之后，就要将电子商务物流大数据放置路由表进行处理，对于关联性的数据块在同一个节点中进行储存，实现关联查询的计算过程。

电子商务物流大数据相关性分析的过程中，就要合理的处理数据集的相关几何，并在当前的电子商务物流的实际应用中，做好订单表以及物流业务运输公司表的处理，进而对电子商务物流大数据的相关性进行总结和计算。电子商务物流大数据相关性计算的过程中，就要结合业务需求的相关分析，进而实现对电子商务物流公司的直接性计算，不同业务往往有着不同的需求。

电子商务物流服务相关的社会网络网站中数据集主要有四个，对于数据集A也即是Block[1]、Block[2]、Block[3]和Block[4]。对于数据集B也即是Block[1]、Block[2]两个模块，数据集C同样也有两个模块，数据集D的数据块有三个。数据块的大小设置为64MB。数据集的数据块。

在对时间标记语义添加处理的过程中，主要是将计算的效率显著提高。

时间标记添加的数据块可以将计算的时间有效减少，在实际的数据块计算中，仅仅需要进行提交处理.对于数据块的计算不需要进行直接性的计算，有着相对较高的计算效率。

应用关联表添加的语义处理过程中，可以进行假没，一旦flag==0，在某种程度上也就说明数据块之间不存在相关性。当flag！==0时，在某种程度上也就说明数据块之间存在一定的计算相关性。

ECLHadoop数据在实际的放置过程中，通过借助于电子商务物流的大数据配置，使得数据集A中的两个数据块和数据D中的两个数据块共同放置于数据节点中。并将数据集A中的另外两个数据块和数据集D中的某一数据块在节点DataNote中进行放置。电子商务物流大数据的数据放置路由表如表1所示，

仿真实验进行的过程中，主要结合两个相关的仿真实验，实验I设置的过程中，主要是将时间标记添加的ECIHadoop和缺乏Join联接查询计算的实际实验进行比较，对计算的效率进行计算。实验2设置的过程中，主要是对有关联性标记的ECLHadoop和存在Join联接查询计算实验进行比较，对计算效率进行计算。通过借助于五台计算机，分别进行元数据节点、影子节点以及电子商务物流数据存储节点设置，将Linux操作系统进行安装，并对Hzdoop分布式系统的HDFS进行安装。

采取社会网络网站电子商务物流服务的信息数据，通过五次仿真。这一仿真结果表明，在当前的Hadoop中，任何请求的存在，将会计算所有的数据块，并在时间的标记中，计数范嗣将会显著减少，有着较长的计算时间。

仿真数据在实际的选择过程中，结果表明，Hadoop效率远远低于ECLHadoop的计算处理效率。

三、结语

在当前的电子商务大数据处理中，保证了电子商务物流行业科学规范化的运营，不仅仅对于电子商务市场便利性的营销有着一定的基础保证作用，同时对于大数据的个性化处理也有着一定的保证性作用。通过以电子商务物流发展为目的，进而做好大数据的综合性处理，在数据化竞争日益激烈的今天，加强商业之间的竞争。通过通过对电子商务物流大数据处理的过程中，仿真结果表明，Hadoop效率远远低于ECLHadoop的计算处理效率。