大数据开发运用的常用技术

第一篇：大数据开发运用的常用技术

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大数据开发运用的常用技术

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

想要学好大数据需掌握以下技术： 1.Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的！

2.Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3.Hadoop Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作！

4.Hive www.xiexiebang.com 老男孩IT教育，只培养技术精英

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5.Avro与Protobuf Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

6.ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7.HBase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8.phoenix phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。www.xiexiebang.com 老男孩IT教育，只培养技术精英

9.Redis Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

10.Flume Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

11.SSM SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

12.Kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！

13.Scala Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala www.xiexiebang.com 老男孩IT教育，只培养技术精英

语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！

14.Spark Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

15.Azkaban Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

16.Python与数据分析

Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

只有完整的学完以上技术，才能算得上大数据开发人才，真正从事大数据开发相关工作，工作才更有底气，升职加薪不成问题！

第二篇：化工设备开发中RPM技术的运用论文

根据产品性质等的不同，不同的化工企业对机械制造技术有不同的要求，机械制造技术要满足化工生产全面使用和安全操作的系统要求，所设计和制造的化工设备要合理、质量优良、高效，并且具有一定的时代先进性，有利于化工产品质量和产量的提高，同时能降低能源消耗。

机械制造技术在化工设备设计与制造过程中的应用主要体现在两个方面。1）技术设计。在化工设备的整个设计过程中，技术设计的任务是抽象出化工设备的功能原型，并将功能原型转化为具体的机械技术，完成化工设备零部件的结构设计。化工设备的技术设计体现了机械技术的应用，能够全面展示化工设备设计的科学性与合理性，同时通过机械技术可以判断原设计方案的性能，以便及早提出修改意见。化工设备的技术设计包括以下几个方面的作用：系统各部件总体布置、运动配合的确定；运动与动力参数的计算；原动机的选择；人、机及环境关系的考虑；结构设计，包括零部件的结构设计，材料的选择，总装配网、几何尺寸、配合关系和性质等的确定。2）整体设计。在整体设计阶段，相关设计人员需要充分考虑机械制造技术的问题。机械制造技术在整体设计阶段的作用需高度重视，化工设备的安全生产和稳定运行有赖于机械技术的合理应用。相关设计人员必须掌握化工设备的用途、性质和使用年限等基本问题，再结合设备的质量标准、造价控制等条件，决定设备机械制造技术的类型和应用范围。在整体设计阶段，要对设备各部分的机械性能严格把关，因为如果某个部分发生故障，将影响生产继而造成经济损失。

CAD即计算机辅助设计，是一种应用软件，目前在化工设备设计中已广泛应用，它将机械产品的研究开发、设计、分析、制造和技术管理等结合在一起，使机械产品的生产效率大大提高。设备的图纸是化工设备从设计到制造阶段的主要信息资料，对于化工设备的制造工作来说，设备的设计图纸十分繁琐复杂，占据着相当可观的工作量比例。而CAD技术可以使机械制图的工作量大大减少，从而缩短设备的设计周期，而且设计人员可以有更多的精力投入到化工设备的性能和结构分析上去，有利于设备品质的提高。在化工设备的设计过程中，设计者可以采用三维模型体现设计思路，从而能够直观地进行分析并逐步改进设计。而且通过三维模型来体现产品的设计有利于设计人员之间更好的交流问题，从而提高工作效率。三维模型中没有繁琐复杂的零件尺寸标注，大量避免了工艺分析和制造时可能出现的错误，便于检查零件之间的干涉，以及时弥补设计的不足，使设计的合理性提高。而且化工设备的设计中通常包含一些复杂的成型工装，用普通的设计方法工序繁冗复杂，工作量很大，三维模型根据必要的几何尺寸，能够方便轻易的制作出相应的三维结构，并最终输出工程图。

RPM即快速原型制造，是CAD、数控、激光、材料科学与工程的有机结合，可以将设计思想快速准确的转化为设备原型或者直接制造零部件，有利于产品的快速研究与修改，响应瞬息万变的市场需求，提高企业的竞争力。RPM能够将设计师的思想转化为任意形状、满足小型实验的非标准件和异形件，这些非标准件和异形件可方便的用来开展介质的化学反应、热质传递的研究。RPM拥有功能很强的过程模拟工具，可以利用这些实验的实验数据完成设备的放大。同时，如果产品是单件或者数量较少，RPM也可直接生产。RPM设计和制造化工设备的基本过程如下：1）根据设计师的构思，或者运用反求技术剖析已有的相关产品，在计算机上构建三维CAD模型；2）对在计算机上构建的三维构型执行分层切片操作；3）选择合适的材料，按照切片模型的轮廓，通过控制激光束等能源将原型的材料逐层固化和叠加，最终生成产品原型的三维实体。化工设备用户对产品的性能和种类要求差异较大，产品的发展速度比较快，而且新产品的开发中存在很多不确定性因素，在激烈的市场竞争环境下，RPM技术正体现着独特的优势。

随着机械制造技术的进步和发展，其在化工生产领域的应用将更加广泛。机械制造技术在化工设备中的应用，保证了化工设备的稳定运行和安全生产，有利于化工企业生产效率的提高，促进了化工生产领域生产技术的提高。随着机械制造技术的不断完善，化工生产领域将获得更快更好的发展。

第三篇：数据加密技术（定稿）

我们经常需要一种措施来保护我们的数据，防止被一些怀有不良用心的人所看到或者破坏。在信息时代，信息可以帮助团体或个人，使他们受益，同样，信息也可以用来对他们构成威胁，造成破坏。在竞争激烈的大公司中，工业间谍经常会获取对方的情报。因此，在客观上就需要一种强有力的安全措施来保护机密数据不被窃取或篡改。数据加密与解密从宏观上讲是

非常简单的，很容易理解。加密与解密的一些方法是非常直接的，很容易掌握，可以很方便的对机密数据进行加密和解密。

一：数据加密方法好范文版权所有

在传统上，我们有几种方法来加密数据流。所有这些方法都可以用软件很容易的实现，但是当我们只知道密文的时候，是不容易破译这些加密算法的（当同时有原文和密文时，破译加密算法虽然也不是很容易，但已经是可能的了）。最好的加密算法对系统性能几乎没有影响，并且还可以带来其他内在的优点。例如，大家都知道的，它既压缩数据又加密数据。又如，的一些软件包总是包含一些加密方法以使复制文件这一功能对一些敏感数据是无效的，或者需要用户的密码。所有这些加密算法都要有高效的加密和解密能力。

幸运的是，在所有的加密算法中最简单的一种就是“置换表”算法，这种算法也能很好达到加密的需要。每一个数据段（总是一个字节）对应着“置换表”中的一个偏移量，偏移量所对应的值就输出成为加密后的文件。加密程序和解密程序都需要一个这样的“置换表”。事实上，系列就有一个指令‘’在硬件级来完成这样的工作。这种加密算法比较简单，加密解密速度都很快，但是一旦这个“置换表”被对方获得，那这个加密方案就完全被识破了。更进一步讲，这种加密算法对于黑客破译来讲是相当直接的，只要找到一个“置换表”就可以了。这种方法在计算机出现之前就已经被广泛的使用。

对这种“置换表”方式的一个改进就是使用个或者更多的“置换表”，这些表都是基于数据流中字节的位置的，或者基于数据流本身。这时，破译变的更加困难，因为黑客必须正确的做几次变换。通过使用更多的“置换表”，并且按伪随机的方式使用每个表，这种改进的加密方法已经变的很难破译。比如，我们可以对所有的偶数位置的数据使用表，对所有的奇数位置使用表，即使黑客获得了明文和密文，他想破译这个加密方案也是非常困难的，除非黑客确切的知道用了两张表。

与使用“置换表”相类似，“变换数据位置”也在计算机加密中使用。但是，这需要更多的执行时间。从输入中读入明文放到一个中，再在中对他们重排序，然后按这个顺序再输出。解密程序按相反的顺序还原数据。这种方法总是和一些别的加密算法混合使用，这就使得破译变的特别的困难，几乎有些不可能了。例如，有这样一个词，变换起字母的顺序，可以变为，但所有的字母都没有变化，没有增加也没有减少，但是字母之间的顺序已经变化了。

但是，还有一种更好的加密算法，只有计算机可以做，就是字字节循环移位和操作。如果我们把一个字或字节在一个数据流内做循环移位，使用多个或变化的方向（左移或右移），就可以迅速的产生一个加密的数据流。这种方法是很好的，破译它就更加困难！而且，更进一步的是，如果再使用操作，按位做异或操作，就就使破译密码更加困难了。如果再使用伪随机的方法，这涉及到要产生一系列的数字，我们可以使用数列。对数列所产生的数做模运算（例如模），得到一个结果，然后循环移位这个结果的次数，将使破译次密码变的几乎不可能！但是，使用数列这种伪随机的方式所产生的密码对我们的解密程序来讲是非常容易的。

在一些情况下，我们想能够知道数据是否已经被篡改了或被破坏了，这时就需要产生一些校验码，并且把这些校验码插入到数据流中。这样做对数据的防伪与程序本身都是有好处的。但是感染计算机程序的病毒才不会在意这些数据或程序是否加过密，是否有数字签名。所以，加密程序在每次到内存要开始执行时，都要检查一下本身是否被病毒感染，对与需要加、解密的文件都要做这种检查！很自然，这样一种方法体制应该保密的，因为病毒程序的编写者将会利用这些来破坏别人的程序或数据。因此，在一些反病毒或杀病毒软件中一定要使用加密技术。

循环冗余校验是一种典型的校验数据的方法。对于每一个数据块，它使用位循环移位和操作来产生一个位或位的校验和，这使得丢失一位或两个位的错误一定会导致校验和出错。这种方式很久以来就应用于文件的传输，例如。这是方法已经成为标准，而且有详细的文档。但是，基于标准算法的一种修改算法对于发现加密数据块中的错误和文件是否被病毒感染是很有效的。

二．基于公钥的加密算法

一个好的加密算法的重要特点之一是具有这种能力：可以指定一个密码或密钥，并用它来加密明文，不同的密码或密钥产生不同的密文。这又分为两种方式：对称密钥算法和非对称密钥算法。所谓对称密钥算法就是加密解密都使用相同的密钥，非对称密钥算法就是加密解密使用不同的密钥。非常著名的公钥加密以及加密方法都是非对称加密算法。加密密钥，即公钥，与解密密钥，即私钥，是非常的不同的。从数学理论上讲，几乎没有真正不可逆的算法存在。例如，对于一个输入‘’执行一个操作得到

结果‘’那么我们可以基于‘’，做一个相对应的操作，导出输入‘’。在一些情况下，对于每一种操作，我们可以得到一个确定的值，或者该操作没有定义（比如，除数为）。对于一个没有定义的操作来讲，基于加密算法，可以成功地防止把一个公钥变换成为私钥。因此，要想破译非对称加密算法，找到那个唯一的密钥，唯一的方法只能是反复的试验，而这需要大量的处理时间。

加密算法使用了两个非常大的素数来产生公钥和私钥。即使从一个公钥中通过因数分解可以得到私钥，但这个运算所包含的计算量是非常巨大的，以至于在现实上是不可行的。加密算法本身也是很慢的，这使得使用算法加密大量的数据变的有些不可行。这就使得一些现实中加密算法都基于加密算法。算法以及大多数基于算法的加密方法使用公钥来加密一个对称加密算法的密钥，然后再利用一个快速的对称加密算法来加密数据。这个对称算法的密钥是随机产生的，是保密的，因此，得到这个密钥的唯一方法就是使用私钥来解密。

我们举一个例子：假定现在要加密一些数据使用密钥‘’。利用公钥，使用算法加密这个密钥‘’，并把它放在要加密的数据的前面（可能后面跟着一个分割符或文件长度，以区分数据和密钥），然后，使用对称加密算法加密正文，使用的密钥就是‘’。当对方收到时，解密程序找到加密过的密钥，并利用私钥解密出来，然后再确定出数据的开始位置，利用密钥‘’来解密数据。这样就使得一个可靠的经过高效加密的数据安全地传输和解密。

一些简单的基于算法的加密算法可在下面的站点找到：

三．一个崭新的多步加密算法

现在又出现了一种新的加密算法，据说是几乎不可能被破译的。这个算法在年月日才正式公布的。下面详细的介绍这个算法

使用一系列的数字（比如说位密钥），来产生一个可重复的但高度随机化的伪随机的数字的序列。一次使用个表项，使用随机数序列来产生密码转表，如下所示：

把个随机数放在一个距阵中，然后对他们进行排序，使用这样一种方式（我们要记住最初的位置）使用最初的位置来产生一个表，随意排序的表，表中的数字在到之间。如果不是很明白如何来做，就可以不管它。但是，下面也提供了一些原码（在下面）是我们明白是如何来做的。现在，产生了一个具体的字节的表。让这个随机数产生器接着来产生这个表中的其余的数，好范文版权所有以至于每个表是不同的。下一步，使用技术来产生解码表。基本上说，如果映射到，那么一定可以映射到，所以（是一个在到之间的数）。在一个循环中赋值，使用一个字节的解码表它对应于我们刚才在上一步产生的字节的加密表。

使用这个方法，已经可以产生这样的一个表，表的顺序是随机，所以产生这个字节的随机数使用的是二次伪随机使用了两个额外的位的密码现在，已经有了两张转换表，基本的加密解密是如下这样工作的。前一个字节密文是这个字节的表的索引。或者，为了提高加密效果，可以使用多余位的值，甚至使用校验和或者算法来产生索引字节。假定这个表是的数组将会是下面的样子

变量是加密后的数据，是前一个加密数据（或着是前面几个加密数据的一个函数值）。很自然的，第一个数据需要一个“种子”，这个“种子”是我们必须记住的。如果使用的表，这样做将会增加密文的长度。或者，可以使用你产生出随机数序列所用的密码，也可能是它的校验和。顺便提及的是曾作过这样一个测试使用个字节来产生表的索引以位的密钥作为这个字节的初始的种子。然后，在产生出这些随机数的表之后，就可以用来加密数据，速度达到每秒钟个字节。一定要保证在加密与解密时都使用加密的值作为表的索引，而且这两次一定要匹配

加密时所产生的伪随机序列是很随意的，可以设计成想要的任何序列。没有关于这个随机序列的详细的信息，解密密文是不现实的。例如：一些码的序列，如“可能被转化成一些随机的没有任何意义的乱码，每一个字节都依赖于其前一个字节的密文，而不是实际的值。对于任一个单个的字符的这种变换来说，隐藏了加密数据的有效的真正的长度。

如果确实不理解如何来产生一个随机数序列，就考虑数列，使用个双字（位）的数作为产生随机数的种子，再加上第三个双字来做操作。这个算法产生了一系列的随机数。算法如下：

如果想产生一系列的随机数字，比如说，在和列表中所有的随机数之间的一些数，就可以使用下面的方法：

××××

××××

××××

××

一

变量中的值应该是一个排过序的唯一的一系列的整数的数组，整数的值的范围均在到之间。这样一个数组是非常有用的，例如：对一个字节对字节的转换表，就可以很容易并且非常可靠的来产生一个短的密钥（经常作为一些随机数的种子）。这样一个表还有其他的用处，比如说：来产生一个随机的字符，计算机游戏中一个物体的随机的位置等等。上面的例子就其本身而言并没有构成一个加密算法，只是加密算法一个组成部分。

作为一个测试，开发了一个应用程序来测试上面所描述的加密算法。程序本身都经过了几次的优化和修改，来提高随机数的真正的随机性和防止会产生一些短的可重复的用于加密的随机数。用这个程序来加密一个文件，破解这个文件可能会需要非常巨大的时间以至于在现实上是不可能的。

四．结论：

由于在现实生活中，我们要确保一些敏感的数据只能被有相应权限的人看到，要确保信息在传输的过程中不会被篡改，截取，这就需要很多的安全系统大量的应用于政府、大公司以及个人系统。数据加密是肯定可以被破解的，但我们所想要的是一个特定时期的安全，也就是说，密文的破解应该是足够的困难，在现实上是不可能的，尤其是短时间内。

《数据加密技术》

第四篇：大数据：不是技术难题

90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才.他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程。

虽然眼下十分火热，然而“大数据”概念并没有明确的范畴，时大数据的定义只是相衬于当前可用的技术和资源而言的，因此，某一个企业或行业所认为的大数据，可能衬于另一个企业或行业就不再是大数据，时于大的电子商务企业，它们眼中的大数据要比小厂商眼里的大数据“大”得多;同时，大数据也会特续地演进，现在被我们认为庞大和恐饰的数据在10年之后只是小事一桩，但那时候将会有那个时代的新数据源。然而，面衬这些源源不断出现的“大数据”，哪些事情是希望从中发掘机会的企业需要注意的?

新数据源是核心

欧博思分析师认为大数据的三个“V”特征，即Volume(规模)，Variety(种类)，和Velocity(高速度)，这些只是大数据的第二位要素。大数据真正重要的“V”是Value(价值)。那么是什么带来了大数据的价值?

答案是新的数据源。

过去，获取网络浏览数据的技术门槛和成本都很高，而现在获取这些数据已经很容易，企业可以通过了解消费者浏览数据中展示的偏好以及未来购买倾向，来给他们推出最合适的折扣优惠。这都是新数据源的力量，这才是大数据的价值核心。

但在客户的沟通实践中，常常发现:大多数时候，人们都将精力投注在如何在“大数据”时代优化处理模型，或者升级技术装备以希求能提升分析的效果。

但是真正能提升分析效果的方式，是搜集并加入完全崭新的信息源。一旦新的、和从前不同的数据源出现并且能够被收集，你最好将自己的注意力转到这些新的数据上去一一比起你将精力放在模型优化上，新的数据源将能带来更大的收获。因此，在大数据时代，建议 就是，将你的精力放到不断寻求祈的数据源上吧。如今很多企业都会有很多新的数据源，如果正确使用的话，它们会带给企业非常有竞争力的优势。

小步快跑式

对大数据的另一个误解是，“大数据其实就是一个技术问题”。

事实上90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才，他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程，是缺乏对技术做投资的公司文化，他们的挑战是做出一个商业案例来证明技术升级是有价值的。

为了促进公司文化的转变，更建议一种“小步快跑”的运作方式，即在处理新数据源的过程中，企业内部的分析专家们应该积极寻找代价小、见效快的方法，不断向企业展示一些有价值的东西，来让人们保持对新数据源处理过程的兴趣。一个跨部门的大数据团队一定不能在组建一年之后，还对外宣称他们“正在试图搞明白”，要不时地迸发出想法，不管这一想法多么微小，然后迅速采取行动。

另外一个建议是，建立类似“创新中心”这样的地方，就是公司内部拿出少量的预算、人力资源、技术资源来做一些有一定未知风险的小实验，以小预算做试点，便于企业快速出击。

总的来说，大数据将为企业提供更多视角和洞察，通过和其他企业数据的结合，消费者洞察无论从数量还是质量上都会有指数级增长，因此最重要的一点，是大数据策略必须和其他数据结合形成整体数据战略，而不是独立的战略。

第五篇：大数据的分析运用

随着互联网时代的发展。大数据化时代的到来给很多企业带来本质的改变。在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，利用大数据去解决某些问题和积累知识或许是更加高效、便捷的方式。“大数据的目的并不是追求数据量大，而是通过系统式的数据收集和分析手段，实现价值的最大化。所以推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术，”数据本身不会说话，也不会直接创造价值，真正为企业带来价值的是数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节，或是成为面向客户创造价值服务的内容和依据。大数据技术的快速发展，也将用户的行为追踪变得更为便利。

大大神平台采用大数据庞大的用户基数和强大的数据处理能力，将需求方、供应方、资源方通过大数据技术全线打通。使得用户发布的软件需求平台可通过关键词利用大数据智能匹配出产品经理，让符合用户的产品经理从量级和精准度方面脱颖而出。通过大数据分析精准了解需求者所想要做的软件一个领域和特点，并以此为依据，通过平台进行资源的精准匹配，并最终通过大数据分析精准细致的给出用户满意的效果。智能匹配：

每一组数据和一个社会现象之间，都存在千线万缕的联系。比如，如果你所写的需求中多次出现商城类型的文字，大数据就会抓取多次出现的关键词，并通过各种数据模型的设计，去分析用户需求的所需要的是那一方面的产品经理。抓住这一切入点，以“智能大数据”为核心驱动力，平台建立产品经理的专业领域标签、个人简介、擅长行业记录数据库，通过这些数据库预测需求者的所需。大数据时代让我们更容易获取对用户的洞察，当所有的行为和信息都被记下来以后，可能你所需要的产品经理可以被推荐和推荐平台上面的产品。大数据应用在个性化营销方面也可以让我们生活得更轻松。解决电商营销中“如何将推广信息与目标消费匹配”的行业难题。

大数据不仅可以实现需求和资源最简便的对接，实现丰富的智慧流通方式，还可以用更少的精力和成本，获得更优的闲置资产盘活和消费投资效果。