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本文目录一览：

• 1、做阿里国际站在夹缝中生存？看完这些干货外贸小白上手也不难
• 2、阿里巴巴客群一般分为哪些种类
• 3、阿里巴巴cro是什么部门
• 4、转载：阿里巴巴为什么选择Apache Flink？
• 5、阿里巴巴高风险品牌词都有哪些
• 6、阿里拍车有什么风险

做阿里国际站在夹缝中生存？看完这些干货外贸小白上手也不难

在中国做外贸不缺产品、不缺货源。相比之下，更缺销路。放到外贸B2B这个环境下，就是缺询盘和开发客户的渠道。而国际站运营，就是一条蛮靠谱的询盘渠道。

阿里巴巴国际站一直都是中国人做外贸的主要平台之一。生产型企业无论大小在阿里巴巴国际站上开店都有优势。不过，阿里国际站运营确实需要费一番心思，只有跟上形势，流量才会多。

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做好阿里国际站，老板需要关注什么

一、关注阿里国际站规则变化 做了阿里国际站的企业会发现，阿里国际站的规则是不断变化的，几天一小变，几个月一大变。企业想要做好阿里国际站，就必须要遵从阿里国际站制定的规则，及时根据规则进行店铺调整，可以避免扣分或帮助企业店铺快速提升效果。

二、找专业的运营人员操作 当前很多企业的阿里国际站店铺是交给业务员或其他企业员工兼职打理，一方面这些员工的本职工作并不是运营对运营技术的掌握往往有限。此外，这些员工本身有自己的工作，在运营上投入的时间精力往往有限，还有可能会影响到本职工作。专业的人做专业的事，企业想要做好阿里国际站就需要找专业的人员或者团队来进行国际站的整体运营，这样才能够让企业少走弯路，尽快的看到效果。

02

阿里巴巴不懂外贸。

在国际贸易的场景下，人们容易犯两个错误：

第一个错误，将期望等同于需求。

客户给我们发来询盘，要求报价某个产品，事实上这并不叫需求，只能称之为“期望”，要么客户认为自己需要这个产品，认为这个产品能够解决他的问题；要么客户让我们认为他需要这个产品。假如我们仅仅只是跟随着客户的期望来报价或者做方案，最大的后果就会是被客户带跑了节奏，今天让报一个价，明天又让报一个价，我们会产生一直在围绕着客户打转，“一切进展都很好啊”的幻觉，但其实我们打转的永远都是在外围。举个简单的例子（案例来自于Yana），假设你是客户，你给两个供应商发了询盘要求IP68(防水防尘等级）的LED投光灯，A供应商迅速地报价了。（传统都是这么干的） 然而B供应商突然之间问：老兄，你买IP68是要把灯丢水里使用吗？

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阿里国际站怎么运营

阿里国际站是阿里巴巴旗下的一个国际电商站点，上面访问流量很大，很多寻找货源供应商的外贸客户都会在阿里国际站上寻找可以合作的客户。很多做跨境电商贸易的或者一般国际外贸生意的，一般都是不会放过阿里国际站这个重要的平台的。虽然阿里国际站在发展上有很大的商机，但是里面商铺众多，竞争力也是非常大的，如果想要在阿里国际站经营出一番成绩，在运营阿里国际站的店铺过程中，一定要注意做好以下这几点内容：

1.优化排名 店铺的排名在阿里国际站十分重要，这点有点像亚马逊店铺的排名情况，如果店铺的排名靠前的话，这样在客户访问阿里国际站的时候，你的店铺曝光的可能性就更大一些，进而客户店铺的有效点击量就更大一些，这对于店铺中订单量的提升具有积极的促进作用。那么应该如何提升阿里国际站的排名呢？首先要做好信息的完善工作，把必要的信息一定要编辑好，同时在选品上要尽可能地符合消费者的喜爱，那么只有你的商品更多客户喜爱，那么在排名提前的可能概率又大大提升了。

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阿里国际站P4P直通车广告产品位置

第一，阿里国际站PC端广告位排序规则 通常情况阿里国际站的PC端广告位有 1问鼎 1顶展 10个P4P

第二，阿里国际站无线端广告位排序规则 在看无线端阿里国际站P4P直通车广告产品位置之前，我们先要知道，无线端分为APP端和WAP端，APP端就是alibaba App，而其它的比如从手机浏览器或是平板等浏览器直接访问alibaba.com的情况刚为WAP。

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阿里巴巴国际站外贸邮开通的操作步骤

一）首先要在国际站申请开通“外贸邮” “外贸邮”是阿里巴巴为开通国际站的企业提供的一个专门进行邮件管理的企业邮箱，它的主要功能有：

一是实时接收海外买家的询盘；二是直接在后台对来自海外买家询盘的回复；三是对海外买家询盘进行分类和管理；四是掌握买家采购动向和意图，在邮件的页面左侧类目，卖家可以看到买家的档案，包括“基本信息”“行为记录”“关注行业”“活跃程度”等；五是业务经理可以对询盘进行分配，给不同外贸业务员操作跟踪处理。

但是，阿里巴巴国际站规定供应商要开通使用“外贸邮”，必须具备两个条件：一是企业必须有独立的域名，二是必须缴纳年费成为阿里巴巴供应商会员。按照这五个步骤去申请开通“外贸邮”：第一步：在申请页面输入框直接公司邮箱；第二步：对已有域名进行MX解析；第三步：通过主账号登陆“My Alibaba”，在类目找到“商机管理中心”，然后点击“询盘”，在导航栏找到“设置”点击“邮箱域名管理”申请开通；第四步：点击“添加”后进入“域名验证”；第五步：域名验证完成以后，就可以对应账号添加域名邮箱。点击“开通”，显示开通成功。

以上为文章摘要，文章完整内容请点击此处进行查看

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什么类型的产品适合入驻阿里巴巴国际站？阿里巴巴国际站还适合中小企业做吗？

什么产品适合阿里国际站呢？主要看这五点：1， 搜索热度 2， 同行竞争 3， 买家分布 4， 批发零售 5， 国际物流

阿里巴巴后台自带数据查询系统，没有入驻的企业是看不到您行业在阿里巴巴上的搜索热度，如需要查询愿效举手之劳。该搜索热度越高，表示买家使用该关键词的频率越高，即潜在买家越多。根据我的经验，行业的核心关键词热度如果能超过10000，那么该行业在阿里巴巴上的买家数量尚可，可以考虑使用阿里国际站。

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外贸人员如何使用阿里巴巴的子账户

一、阿里巴巴如何设置子账户及操作注意事项 阿里巴巴子账户完全是归主账户所有的，子账户只有开通诚信通的客户才能够免费使用，诚信通的会员可以一次性创建十个子账户，并授权账户，这是阿里巴巴子账户的特点如何设置阿里子账户呢？其实操作流程是非常简单的，只需要打开阿里巴巴主界面，在我的阿里里面，有个账号管理，再点击子账户管理中的新增账户就可以了，填好相关的信息点击确认提交，阿里子账户就建好了。

同时，子账户的管理包含：子账户一系列信息修改和子账户的状态管理，信息修改包括密码、基本信息、账号信息的修改；状态管理包括子账户是删除还是冻结。阿里平台基本上是每个外贸人员必须要学会的技能，对于外贸人员来说熟知阿里巴巴后台操作是至关重要的。阿里后台的基本功能有资源最大化、利用关键词发布产品、直通车，这些功能都是外贸企业每天所必须的。

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外贸运营-阿里国际站P4P如何选关键词、出价？

阿里国际站P4P-是什么？“P4P是指外贸直通车（pay for performance，P4P），是阿里巴巴会员企业通过自主设置多维度关键词，并对关键词进行出价竞争，从而获得免费展示产品信息的机会，吸引买家点击产品信息，并且按照点击进行付费的全新网络推广方式。” 大家常说做国际站运营要经常“开车”，指的就是P4P。阿里国际站P4P是按点击收费，如有曝光，无点击则不收费。且中国大陆和尼日利亚IP地址内的点击也不收费。

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阿里巴巴客群一般分为哪些种类

第一类 有钱任性型，第二类型，天上掉馅饼型，第三类型 持之以恒型，第四种 聪明勤奋型

阿里巴巴一直在面向未来探索B类新电商模式，并从2019年开始重点构建“新供给、新链接、新营销”三新体系。买家是三新体系的核心，缺少买家维度的数字化经营体系是不完整的。

平台场景目标群体及场景间买家差异性尚不明确，客群矩阵就是为场景中控解决这一业务痛点、提高场货分发效能而专门设置的算法研究主题。

同时，客群矩阵也是用户增长和算法特征的核心数据。鉴于客群矩阵如此重要且拥有诸多应用，其构建迫在眉睫。

阿里巴巴意在将客群矩阵打造成平台的一个风向标，以便业务有目标、有层次、有差异、高效地选品和进行场景运营及商家运营，为用户增长和算法模型优化提供动力，为数字化运营提供依据。我们主要围绕人、货、场、商4个维度构建。

阿里巴巴cro是什么部门

阿里巴巴cro该部门属于中台部门，主要面向阿里巴巴整个经济体做风险防控、基础安全、业务安全、产权保护、营商环境、人脸识别、内容安全等跟风险相关度比较高的业务，CRO事业部岗位包含产品、运营、算法、研发、测试开发、前端开发等核心岗位。

例如CRO技术部的风控引擎可同通过设备指纹、名单样本、风险模型算法等多个维度对黄牛党进行甄别和拦截，让他们无法下单，让商品达到正常购买的消费者手上。

阿里巴巴cro的针对场景

阿里巴巴CRO技术部在安全领域成果斐然，在双十一期间检测违规操作400亿次，拦截黑客行为16亿次，为阿里巴巴经济体提供针对各种安全场景的解决方案和安全技术支持。

阿里巴巴集团拥有的用户数量庞大，涉及面广泛，更加突出安全保障对国民生产生活的重要程度，阿里巴巴CRO技术部肩负让消费者放心，让业务方、商家与合作伙伴省心，让监管单位放心，让作恶者灰心的安全使命，值得每一个将来从事安全领域工作的同学学习。

转载：阿里巴巴为什么选择Apache Flink？

本文主要整理自阿里巴巴计算平台事业部资深技术专家莫问在云栖大会的演讲。

合抱之木，生于毫末

随着人工智能时代的降临，数据量的爆发，在典型的大数据的业务场景下数据业务最通用的做法是：选用批处理的技术处理全量数据，采用流式计算处理实时增量数据。在绝大多数的业务场景之下，用户的业务逻辑在批处理和流处理之中往往是相同的。但是，用户用于批处理和流处理的两套计算引擎是不同的。

因此，用户通常需要写两套代码。毫无疑问，这带来了一些额外的负担和成本。阿里巴巴的商品数据处理就经常需要面对增量和全量两套不同的业务流程问题，所以阿里就在想，我们能不能有一套统一的大数据引擎技术，用户只需要根据自己的业务逻辑开发一套代码。这样在各种不同的场景下，不管是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部支持， 这就是阿里选择Flink的背景和初衷 。

目前开源大数据计算引擎有很多选择，流计算如Storm,Samza,Flink,Kafka Stream等，批处理如Spark,Hive,Pig,Flink等。而同时支持流处理和批处理的计算引擎，只有两种选择：一个是Apache Spark，一个是Apache Flink。

从技术，生态等各方面的综合考虑。首先，Spark的技术理念是基于批来模拟流的计算。而Flink则完全相反，它采用的是基于流计算来模拟批计算。

从技术发展方向看，用批来模拟流有一定的技术局限性，并且这个局限性可能很难突破。而Flink基于流来模拟批，在技术上有更好的扩展性。从长远来看，阿里决定用Flink做一个统一的、通用的大数据引擎作为未来的选型。

Flink是一个低延迟、高吞吐、统一的大数据计算引擎。在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台可以实现毫秒级的延迟情况下，每秒钟处理上亿次的消息或者事件。同时Flink提供了一个Exactly-once的一致性语义。保证了数据的正确性。这样就使得Flink大数据引擎可以提供金融级的数据处理能力。

Flink在阿里的现状

基于Apache Flink在阿里巴巴搭建的平台于2016年正式上线，并从阿里巴巴的搜索和推荐这两大场景开始实现。目前阿里巴巴所有的业务，包括阿里巴巴所有子公司都采用了基于Flink搭建的实时计算平台。同时Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群之上。采用Hadoop的YARN做为资源管理调度，以 HDFS作为数据存储。因此，Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接。

目前，这套基于Flink搭建的实时计算平台不仅服务于阿里巴巴集团内部，而且通过阿里云的云产品API向整个开发者生态提供基于Flink的云产品支持。

Flink在阿里巴巴的大规模应用，表现如何？

规模： 一个系统是否成熟，规模是重要指标，Flink最初上线阿里巴巴只有数百台服务器，目前规模已达上万台，此等规模在全球范围内也是屈指可数；

状态数据： 基于Flink，内部积累起来的状态数据已经是PB级别规模；

Events： 如今每天在Flink的计算平台上，处理的数据已经超过万亿条；

PS： 在峰值期间可以承担每秒超过4.72亿次的访问，最典型的应用场景是阿里巴巴双11大屏；

Flink的发展之路

接下来从开源技术的角度，来谈一谈Apache Flink是如何诞生的，它是如何成长的？以及在成长的这个关键的时间点阿里是如何进入的？并对它做出了那些贡献和支持？

Flink诞生于欧洲的一个大数据研究项目StratoSphere。该项目是柏林工业大学的一个研究性项目。早期，Flink是做Batch计算的，但是在2014年，StratoSphere里面的核心成员孵化出Flink，同年将Flink捐赠Apache，并在后来成为Apache的顶级大数据项目，同时Flink计算的主流方向被定位为Streaming，即用流式计算来做所有大数据的计算，这就是Flink技术诞生的背景。

2014年Flink作为主攻流计算的大数据引擎开始在开源大数据行业内崭露头角。区别于Storm,Spark Streaming以及其他流式计算引擎的是：它不仅是一个高吞吐、低延迟的计算引擎，同时还提供很多高级的功能。比如它提供了有状态的计算，支持状态管理，支持强一致性的数据语义以及支持Event Time,WaterMark对消息乱序的处理。

Flink核心概念以及基本理念

Flink最区别于其他流计算引擎的，其实就是状态管理。

什么是状态？例如开发一套流计算的系统或者任务做数据处理，可能经常要对数据进行统计，如Sum,Count,Min,Max,这些值是需要存储的。因为要不断更新，这些值或者变量就可以理解为一种状态。如果数据源是在读取Kafka,RocketMQ，可能要记录读取到什么位置，并记录Offset，这些Offset变量都是要计算的状态。

Flink提供了内置的状态管理，可以把这些状态存储在Flink内部，而不需要把它存储在外部系统。这样做的好处是第一降低了计算引擎对外部系统的依赖以及部署，使运维更加简单；第二，对性能带来了极大的提升：如果通过外部去访问，如Redis,HBase它一定是通过网络及RPC。如果通过Flink内部去访问，它只通过自身的进程去访问这些变量。同时Flink会定期将这些状态做Checkpoint持久化，把Checkpoint存储到一个分布式的持久化系统中，比如HDFS。这样的话，当Flink的任务出现任何故障时，它都会从最近的一次Checkpoint将整个流的状态进行恢复，然后继续运行它的流处理。对用户没有任何数据上的影响。

Flink是如何做到在Checkpoint恢复过程中没有任何数据的丢失和数据的冗余？来保证精准计算的？

这其中原因是Flink利用了一套非常经典的Chandy-Lamport算法，它的核心思想是把这个流计算看成一个流式的拓扑，定期从这个拓扑的头部Source点开始插入特殊的Barries，从上游开始不断的向下游广播这个Barries。每一个节点收到所有的Barries,会将State做一次Snapshot，当每个节点都做完Snapshot之后，整个拓扑就算完整的做完了一次Checkpoint。接下来不管出现任何故障，都会从最近的Checkpoint进行恢复。

Flink利用这套经典的算法，保证了强一致性的语义。这也是Flink与其他无状态流计算引擎的核心区别。

下面介绍Flink是如何解决乱序问题的。比如星球大战的播放顺序，如果按照上映的时间观看，可能会发现故事在跳跃。

在流计算中，与这个例子是非常类似的。所有消息到来的时间，和它真正发生在源头，在线系统Log当中的时间是不一致的。在流处理当中，希望是按消息真正发生在源头的顺序进行处理，不希望是真正到达程序里的时间来处理。Flink提供了Event Time和WaterMark的一些先进技术来解决乱序的问题。使得用户可以有序的处理这个消息。这是Flink一个很重要的特点。

接下来要介绍的是Flink启动时的核心理念和核心概念，这是Flink发展的第一个阶段；第二个阶段时间是2015年和2017年，这个阶段也是Flink发展以及阿里巴巴介入的时间。故事源于2015年年中，我们在搜索事业部的一次调研。当时阿里有自己的批处理技术和流计算技术，有自研的，也有开源的。但是，为了思考下一代大数据引擎的方向以及未来趋势，我们做了很多新技术的调研。

结合大量调研结果，我们最后得出的结论是：解决通用大数据计算需求，批流融合的计算引擎，才是大数据技术的发展方向，并且最终我们选择了Flink。

但2015年的Flink还不够成熟，不管是规模还是稳定性尚未经历实践。最后我们决定在阿里内部建立一个Flink分支，对Flink做大量的修改和完善，让其适应阿里巴巴这种超大规模的业务场景。在这个过程当中，我们团队不仅对Flink在性能和稳定性上做出了很多改进和优化，同时在核心架构和功能上也进行了大量创新和改进，并将其贡献给社区，例如：Flink新的分布式架构，增量Checkpoint机制,基于Credit-based的网络流控机制和Streaming SQL等。

阿里巴巴对Flink社区的贡献

我们举两个设计案例，第一个是阿里巴巴重构了Flink的分布式架构，将Flink的Job调度和资源管理做了一个清晰的分层和解耦。这样做的首要好处是Flink可以原生的跑在各种不同的开源资源管理器上。经过这套分布式架构的改进，Flink可以原生地跑在Hadoop Yarn和Kubernetes这两个最常见的资源管理系统之上。同时将Flink的任务调度从集中式调度改为了分布式调度，这样Flink就可以支持更大规模的集群，以及得到更好的资源隔离。

另一个是实现了增量的Checkpoint机制，因为Flink提供了有状态的计算和定期的Checkpoint机制，如果内部的数据越来越多，不停地做Checkpoint,Checkpoint会越来越大，最后可能导致做不出来。提供了增量的Checkpoint后，Flink会自动地发现哪些数据是增量变化，哪些数据是被修改了。同时只将这些修改的数据进行持久化。这样Checkpoint不会随着时间的运行而越来越难做，整个系统的性能会非常地平稳，这也是我们贡献给社区的一个很重大的特性。

经过2015年到2017年对Flink Streaming的能力完善，Flink社区也逐渐成熟起来。Flink也成为在Streaming领域最主流的计算引擎。因为Flink最早期想做一个流批统一的大数据引擎，2018年已经启动这项工作，为了实现这个目标，阿里巴巴提出了新的统一API架构，统一SQL解决方案，同时流计算的各种功能得到完善后，我们认为批计算也需要各种各样的完善。无论在任务调度层，还是在数据Shuffle层，在容错性，易用性上，都需要完善很多工作。

篇幅原因，下面主要和大家分享两点：

● 统一 API Stack

● 统一 SQL方案

先来看下目前Flink API Stack的一个现状，调研过Flink或者使用过Flink的开发者应该知道。Flink有2套基础的API，一套是DataStream，一套是DataSet。DataStream API是针对流式处理的用户提供，DataSet API是针对批处理用户提供，但是这两套API的执行路径是完全不一样的，甚至需要生成不同的Task去执行。所以这跟得到统一的API是有冲突的，而且这个也是不完善的，不是最终的解法。在Runtime之上首先是要有一个批流统一融合的基础API层，我们希望可以统一API层。

因此，我们在新架构中将采用一个DAG（有限无环图）API，作为一个批流统一的API层。对于这个有限无环图，批计算和流计算不需要泾渭分明的表达出来。只需要让开发者在不同的节点，不同的边上定义不同的属性，来规划数据是流属性还是批属性。整个拓扑是可以融合批流统一的语义表达，整个计算无需区分是流计算还是批计算，只需要表达自己的需求。有了这套API后，Flink的API Stack将得到统一。

除了统一的基础API层和统一的API Stack外，同样在上层统一SQL的解决方案。流和批的SQL，可以认为流计算有数据源，批计算也有数据源，我们可以将这两种源都模拟成数据表。可以认为流数据的数据源是一张不断更新的数据表，对于批处理的数据源可以认为是一张相对静止的表，没有更新的数据表。整个数据处理可以当做SQL的一个Query，最终产生的结果也可以模拟成一个结果表。

对于流计算而言，它的结果表是一张不断更新的结果表。对于批处理而言，它的结果表是相当于一次更新完成的结果表。从整个SOL语义上表达，流和批是可以统一的。此外，不管是流式SQL，还是批处理SQL，都可以用同一个Query来表达复用。这样以来流批都可以用同一个Query优化或者解析。甚至很多流和批的算子都是可以复用的。

Flink的未来方向

首先，阿里巴巴还是要立足于Flink的本质，去做一个全能的统一大数据计算引擎。将它在生态和场景上进行落地。目前Flink已经是一个主流的流计算引擎，很多互联网公司已经达成了共识：Flink是大数据的未来，是最好的流计算引擎。下一步很重要的工作是让Flink在批计算上有所突破。在更多的场景下落地，成为一种主流的批计算引擎。然后进一步在流和批之间进行无缝的切换，流和批的界限越来越模糊。用Flink,在一个计算中，既可以有流计算，又可以有批计算。

第二个方向就是Flink的生态上有更多语言的支持，不仅仅是Java，Scala语言，甚至是机器学习下用的Python，Go语言。未来我们希望能用更多丰富的语言来开发Flink计算的任务，来描述计算逻辑，并和更多的生态进行对接。

最后不得不说AI，因为现在很多大数据计算的需求和数据量都是在支持很火爆的AI场景，所以在Flink流批生态完善的基础上，将继续往上走，完善上层Flink的Machine Learning算法库，同时Flink往上层也会向成熟的机器学习，深度学习去集成。比如可以做Tensorflow On Flink, 让大数据的ETL数据处理和机器学习的Feature计算和特征计算，训练的计算等进行集成，让开发者能够同时享受到多种生态给大家带来的好处。

阿里巴巴高风险品牌词都有哪些

阿里高风险品牌词都是一些夸大其词，或者虚假宣传的词汇。

包括：最佳、最赚、最优、最低价、优越、折上折、世界级、最高级、顶级工艺、xx网独家、独一无二、首款、尊贵等等。

阿里拍车有什么风险

阿里拍卖汽车不可靠,首先阿里对车的监控力弱,好多问题车会拉到拍卖会上拍卖,质量不过关。

阿里汽车事业部即将于2015年4月22日上海车展期间，发布与国内国外整车品牌的合作事宜，已经谈妥的品牌包括宝马、捷豹路虎、凯迪拉克、大众、别克、雪弗兰、丰田、本田、日产、现代、福特、奇瑞、吉利等50家主流车企。

5月份则将依靠上海等地的自贸区政策，发布阿里车海淘的项目，做平行进口车业务。此外，6月底、7月初将推出“车主＋”A PP，以车主为中心，整合阿里集团大数据营销、汽车金融业务以及6000万车主汇聚的平台优势，协同汽车生态产业链各合作方，通过无线业务场景，向车主提供“看、选、买、用、卖”的全链路汽车电商o2o一站式服务。

互联网汽车终于可以进入寻常百姓家。昨日，阿里巴巴联合上汽发布首款搭载YunOS操作系统的“互联网汽车”荣威RX5，这也是全球第一款真正量产的互联网汽车。

两年前，阿里和上汽就决定联手做互联网汽车，阿里还专门为汽车打造了智能操作系统YunOS for Car。2015年3月，双方宣布合资设立10亿元“互联网汽车基金”，用于组建合资公司，搭建互联网汽车的开发运营平台。