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基于Hadoop电商大数据的挖掘与分析技术研究

陈娥祥

（福州工商学院，福建 福州 350715）

摘 要：随着社会经济水平的不断提高和互联网时代的不断发展，全球数据逐渐呈现出大规模增长的趋势，为了满足海量数据处

理需求，大数据挖掘与分析技术应运而生。Hadoop的出现和应用不仅能科学、高效地处理海量数据，还能可视化展现海量数据最终

处理结果，为电商企业的健康、可持续发展提供重要的数据参考和支持。基于以上情况，以福州地区美容行业的电商系统为例，在

介绍相关理论与技术的基础上分析了数据挖掘算法，从系统的整体设计、数据准备、数据挖掘分析三个方面入手，研究了电商大数

据挖掘系统的设计，从实验环境、实验数据准备和实验结果分析三方面入手，探讨了系统可视化实现与效果。希望通过这次深度分

析与研究，对公司的运营决策提供有力帮助，为电商平台各方参与者、相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

关键词：Hadoop；电商大数据；挖掘分析；可视化技术

随着社交媒体的不断发展，企业处理数据的途径据源类型包括结构化数据源、非结构化数据源和半结

日益增加、规模日益扩大，并形成了海量的数据流。在构化数据源等类型。同时，还要制定和完善数据挖掘方

这样的背景下，我国逐渐进入了大数据时代，大数据案。（2）做好数据预处理工作。在这个过程中，相关人员

的生成速度呈现出指数爆炸形式，加上数据在处理的要重视对错误数据和垃圾数据的清除，加强对丢失数

过程中无法分解为常用的数据库，这无疑增加了企业据的补充和完善，修改错误数据格式。采用数据预处理

访问和处理数据的难度。目前，在我国电商行业的迅方式，不仅可以提高数据格式的统一性、规范性，还能

猛发展下，数据规模递增，为了实现对消费者购买行保证数据挖掘算法在短时间内得以快速执行。（4）实现

为相关数据的深入、全面挖掘，进一步提高电商企业数据挖掘。根据数据挖掘的实际需要，选用科学的数据

的销售业绩，在Hadoop框架的应用背景下，加大对大挖掘方法，同时在有效结合用户实际需求的基础上选

数据挖掘与分析技术的科学应用，实现数据挖掘技术用符合数据源处理需求的数据挖掘算法。（5）实现对解

与电商平台的有效融合，是相关领域技术人员必须思析模型的构建。在这个过程中，相关人员要明确数据挖

考和解决的问题。掘初始目标，采用相应的技术手段不断验证和检测数

1 相关理论与技术研究据挖掘结果的可靠性和精确性，同时要采用可视化的

1.1 Hadoop平台相关技术研究方式向用户呈现具有重要价值的数据。（6）加强对挖掘

Hadoop作为一种开源编程框架，被广泛应用于数据的应用。通过将最终挖掘的信息广泛地应用于相

Apache基础项目中。该框架的编写语言主要以Java语关领域中，赚取更多的经济效益和社会效益。

言为主，能够为海量数据集的分布处理提供重要支2 数据挖掘算法

持。同时，在部署的过程中，使用的服务器购买价格普2.1 K-Means算法

遍较低，缩小了物力成本，这样一来，作为开发人员就K-Means算法作为一种常用的K均值算法，被广

可以投入较低的成本，实现Hadoop集群搭建，极大地泛应用于聚类分析领域中。在使用该算法的过程中，

提高了开发效率和效果。Hadoop平台主要由两大部分首先要明确所需要的聚类个数，然后从若干个样本中

组成：HDFS文件系统和MapReduce并行计算框架，实采用随机选择的方