多媒體大數據信息平台

⑴ 大數據有哪些常用的平台

大數據平台：是指以處理海量數據存儲、計算和不間斷流數據實時計算等場景為主的一套基礎設施。
典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

⑵ 國內較知名的大數據服務平台有哪幾家

就個人知道的八爪魚，波若大數據……還挺多的。

⑶ 大數據服務平台是什麼有什麼用

現今社會每來時每刻都在源產生數據，企業內部的經營交易信息、物聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，我們身邊處處都有大數據。而大數據服務平台則是一個集數據接入、數據處理、數據存儲、查詢檢索、分析挖掘等、應用介面等為一體的平台，然後通過在線的方式來提供數據資源、數據能力等來驅動業務發展的服務，國外如Amazon ，Oracle，IBM，Microsoft...國內如華為，商理事等公司都是該服務的踐行者。

⑷ 大數據技術平台有哪些

java：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰溜溜的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

⑸ 大數據實時分析平台是未來趨勢如何如何選擇

PetaBase-V作為Vertica基於億信分析產品的定製版，提供面向大數據的實時分析服務，採用無共享大規模並行架構（MPP），可線性擴展集群的計算能力和數據處理容量，基於列式資料庫技術，使 PetaBase-V 擁有高性能、高擴展性、高壓縮率、高健壯性等特點，可完美解決報表計算慢和明細數據查詢等性能問題。

當前的大數據技術的研究可以分為幾個方向:結構化數據分析、文本數據分析、多媒體數據分析、Web數據分析、網路數據分析和移動數據分析。

未來，大數據10個主要發展趨勢:

大數據與人工智慧的融合;

跨學科領域交叉的數據分析應用;

數據科學帶動多學科融合;

深度學習成為大數據智能分析的核心技術;

利用大數據構建大規模、有序化開放式的知識體系;

大數據的安全持續令人擔憂;

開源繼續成為大數據技術的主流;大數據與雲計算、移動互聯網等的綜合應用;

大數據提升政府治理能力，數據資源化、私有化、商品化成為持續的趨勢;

大數據技術課程體系建設和人才培養快速發展。大數據發展趨勢預測總結為「融合、跨界、基礎、突破」。

1.結合智能計算的大數據分析成為熱點，包括大數據與神經計算、深度學習、語義計算以及人工智慧其他相關技術結合。得益於以雲計算、大數據為代表的計算技術的快速發展，使得信息處理速度和質量大為提高，能快速、並行處理海量數據。

2.跨學科領域交叉的數據融合分析與應用將成為今後大數據分析應用發展的重大趨勢。

由於現有的大數據平台易用性差，而垂直應用行業的數據分析又涉及領域專家知識和領域建模，目前在大數據行業分析應用與通用的大數據技術之間存在很大的鴻溝，缺少相互的交叉融合。

因此，迫切需要進行跨學科和跨領域的大數據技術和應用研究，促進和推動大數據在典型和重大行業中的應用和落地，尤其是與物聯網、移動互聯、雲計算、社會計算等熱點技術領域相互交叉融合。

3.大數據安全和隱私。大數據時代，各網站均不同程度地開放其用戶所產生的實時數據，一些監測數據的市場分析機構可通過人們在社交網站中寫入的信息、智能手機顯示的位置信息等多種數據組合進行分析挖掘。

然而，大數據時代的數據分析不能保證個人信息不被其他組織非法使用，用戶隱私安全問題的解決迫在眉睫。

安全智能更加強調將過去分散的安全信息進行集成與關聯，獨立的分析方法和工具進行整合形成交互，最終實現智能化的安全分析與決策。

4.各種可視化技術和工具提升大數據分析。進行分析之前，需要對數據進行探索式地考查。

在此過程中，可視化將發揮很大的作用。對大數據進行分析以後，為了方便用戶理解結果，也需要把結果展示出來。尤其是可視化移動數據分析工具，能追蹤用戶行為，讓應用開發者得以從用戶角度評估自己的產品，通過觀察用戶與一款應用的互動方式，開發者將能理解用戶為何執行某些特定行為，從而為自己完善和改進應用提供依據。

將來，企業用戶會選擇更加可靠、安全、易用的一站式大數據處理平台。

大數據一站式平台包括：虛擬化平台、數據融合平台、大數據管理平台、可視化平台。

致力於為客戶提供企業及的大數據平台服務，幫助企業輕松構建出獨屬於自己的數據智能解決方案，從傳統應用向大數據應用轉型，借力大數據優勢深化自身業務價值體系。

⑹ 大數據平台是什麼什麼時候需要大數據平台如何建立大數據平台

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

⑺ 大數據分析資訊網站有哪些

數據觀(中國大數據產業觀察)，數據觀是一個大數據新聞門戶網站，專注大數據、大數據分析和大數據應用，同時涉及移動互聯網、徵信、雲計算等領域，為讀者提供專業的大數據信息交流平台。

艾瑞網(互聯網數據資訊平台)，艾瑞網聚合互聯網數據資訊，融合互聯網行業資源，提供電子商務、移動互聯網、網路游戲、網路廣告、網路營銷等行業內容，為互聯網管理營銷市場運營人士提供豐富的產業數據、報告、專家觀點、行業資料庫等服務，打造最具影響力的互聯網數據資訊聚合平台。

⑻ 大數據分析平台哪個好

國內的BI品牌都能做大數據分析，各有千秋，根據你的實際需求去挑選對比吧，朋友推薦過Smartbi，他家產品的功能和服務都還不錯。