本文从物流管理的角度写的大数据应用方面的研究，从平面铺展开对于物流管理方面大数据的运用，纵观现代物流管理的书籍都未能从大数据的角度阐述。以至于初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西，觉得它们很是神秘，而神秘的东西常能勾起我的兴趣，在看过介绍它们的文章或论文之后，觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术，且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题：海量数据处理。
后来，对于“Hadoop”，“MapReduce”“海量数据处理”这方面的论文，总是能引起我的极大兴趣。但在看论文的过程中，总觉得那些论文都是浅尝辄止，常常看的很不过瘾，总是一个东西刚要讲到紧要处，它便结束了，让人好生“愤懑”。
本文在现有的理论模型上进行了进一步的扩展，并且得出了明确的解决方案。具体来说体现在以下3个方面：
（1）从当前电商的发展角度，得出目前物流业发展迅猛带来的数据爆炸及大数据应用的迫切需要。
（2）利用MapReduce模型和Hadoop框架建立分离式数据库，区别于以往的单一结构式数据的SQL。
（3）较全面的利用大数据技术把物流各个环节连接起来，不在是各个部门分离，利于企业间协调合作。
尽管我对这个Hadoop与MapReduce知之甚浅，但是我想抛砖引玉，引起人们对于这方面的兴趣，介绍物流管理方面大数据应用的入门，及其基本现状问题，提出一些自己的看法。
由于物流管理是个无穷的海洋，本文作者水平有限，很多方面没有面面俱到，有些数据在现如今发展迅速的世界里，在现实中已经淘汰。在管理系统方面的划分不够严谨和全面。
随着物流企业应用大数据的逐渐深入，未来物流企业将获取海量的企业内外部数据，而通过对这些数据的收集、存储、处理和分析，物流企业将更加了解行业发展趋势和自身经营现状，也更加了解客户，甚至可以做到为每一个客户量身定制个性化需求的产品和服务，从而颠覆整个物流商业模式。正如《大数据时代》所言，“人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变，也是大数据作出的最大贡献之一”。大数据赋予我们洞察未来的能力 ，物流企业必须学会利用“大数据”，分析数据背后隐藏的规律，查找新的利润源和增长点，提高企业运营和管理的效率，带来业务和服务的增长和发展，
帮助寻找“蓝海”领域和新的商业模式，促进企业发展壮大和可持续成长。
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由于时间精力、所收集的资料及其个人能力所限，本文只是对大数据技术的初步探讨研究，存在很多不足，请多多指正。望在今后的工作和学习中，有机会能继续深入研究，以达到更好的效果。
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致谢语
时光如白驹过隙，转眼间大学生活已经接近了尾声，回首过去，感慨万千，有逝去，亦有收获。学生生涯的结束，却又踏上一个新的征程。在论文即将完成之际，我思绪复杂，脑海里浮出一幅幅难忘的画面。在此我想对我的母校——天津电子信息职业技术学院、老师、父母、亲人、朋友表达我由衷的敬意和最真诚的谢意。
感谢王明鸣华老师，从论文最初开始的选题、到写作思路和框架和成型、到最后的修订。林老师都给予了非常宝贵的指导性意见。王老师严谨的治学态度和科学的工作方法深深的影响着我，让我在理论研究上获益匪浅。
感谢学院的老师，谢谢你们生动的讲解让我们遨游在知识的海洋，谢谢你们在课堂下语重心长的教诲，你们为人师表的人格魅力引导并激励着我，使我在实际工作中受益匪浅挥洒自如并会受益终生。
您们的关心、支持与帮助，使我在论文研究中心里充满了温暖与感激，也使我顺利的完成论文预期的全部任务。
再一次对您们表示真诚的感谢！
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