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大数据平台项目存在的问题

发布时间:2021-04-21 09:04:14

『壹』 大数据可视化项目的难点有哪些

最主要是选择正确的视觉通道来映射数据

其实这个就涉及到前、后的问题,前面需要准确的进行数据预处理; 后面可视化也需要熟练的使用画图手段。
而这两个步骤是完全不一样的思路, 要切换好很费力, 这就是难点

『贰』 大数据平台建设有哪些步骤以及需要注意的问题

大数据平台的搭建步骤:

1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。
2、分布式计算平台/组件安装
国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS,一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用开源组件的优点:1)使用者众多,很多bug可以在网上找的答案(这往往是开发中最耗时的地方)。2)开源组件一般免费,学习和维护相对方便。3)开源组件一般会持续更新,提供必要的更新服务『当然还需要手动做更新操作』。4)因为代码开源,若出bug可自由对源码作修改维护。
3、数据导入
数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台『一般主要导入到Hive,也可将数据导入到Hbase』。
4、数据分析
数据分析一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。
数据预处理是为后面的建模分析做准备,主要工作时从海量数据中提取可用特征,建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL,Spark QL和Impala。
数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模,得到想要的结果。这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法,如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等,都已经在ML lib里面,调用比较方便。
5、结果可视化及输出API
可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况,行数据展示,和列查找展示。要基于大数据平台做展示,会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms级别』的行查找。 ElasticSearch可以实现列索引,提供快速列查找。

大数据平台搭建中的主要问题
1、稳定性 Stability
理论上来说,稳定性是分布式系统最大的优势,因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上,配置不合适,也可能成为最大的问题。
2、可扩展性 Scalability
如何快速扩展已有大数据平台,在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中,有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下,快速扩充平台是实际应用中的常见问题。

『叁』 大数据平台在搭建时有哪些要注意的部分

大数据平台搭建的主要问题
1、稳定性 Stability
理论上来说,稳定性是分布式系统最大的优内势,因为它可以通过容多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上,配置不合适,也可能成为最大的问题。

2、可扩展性 Scalability
如何快速扩展已有大数据平台,在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中,有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下,快速扩充平台是实际应用中的常见问题。

『肆』 常见的大数据项目失败原因及应对措施有哪些

常见的大数据项目失败原因:
1、数据泄露

这是做大数据项目最忌讳的一点,数内据一泄露,毫无疑问容,项目合作者必然会成为数据泄露的受害者。如果竞争对手获得了机密数据,那么一般的投资人都会考虑到数据的安全性而放弃这个项目的投资或者转向投资别的项目,那么对不起,数据泄露你的项目就已经失败了。
2、不够方便简洁
有的程序过于复杂,导致很多人怕麻烦不愿意去接触。高度定制开发的工具可以让系统保持适当的精简化,并且能够无缝地集成到现有的技术基础架构中。这样的项目开发能够更好的找到受众,而且也更容易接被接受。
3、数据不具备时效性
信息在现代这个社会也越来越拥有更高的社会价值,信息也越来越具有生产力。信息的及时性有助于帮助你更好的洞察社会现状然后做出判断,比别人更能够及时抓住机遇,这样才会更容易成功。
应对措施有:
以身作则 ,要有意识地向员工展示他们如何使用数据做决策。企业能够建立、发展和维持一支具有所需专业数据知识的业务问题的全能的数据团队。只有渐渐适应了这种运作模式才能更好的做大数据项目。进行相应的绩效评估。

『伍』 现在企业面临哪些大数据相关的问题F5的大数据解决方案如何解决

企业在数据方面面临的问题可多了:数据量太大、缺乏数据的一个预处理和版去噪、实际的需求问权题、数据量少等一系列的问题。F5的大数据解决方案为所有的设备平台免费提供了AVR的功能,也就是说应用可视化的模块儿,可以提供基于像源IP地址客户端到F5的访问延时,提供很多高可用数据,另外F5可以提供可编程定制化的日志的输出,可以帮助客户来提供这样的一些态势感知,一些流量的异常分析和判断。F5可以侦听所有层面主要是非加密的协议的这些业务流量,可以按照企业的需要定制化的去输出你想要的内容........,这套解决方案的功能太多了,你还是上官网好好了解吧。

『陆』 大数据在开发中遇到的困难怎么解决方案

大数据时代下的信息技术日存在的问题:

第一:运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战;

第二:大数据处理和分析的能力远远不及理想中水平,数据量的快速增长,对存储技术提出了挑战;同时,需要高速信息传输能力支持,与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。

第三:部分早期的Hadoop项目将面临挑战;

第四:大数据环境下通过对用户数据的深度分析,很容易了解用户行为和喜好,乃至企业用户的商业机密,对个人隐私问题必须引起充分重视;

第五:大数据时代的基本特征,决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间,如何创新已成为大数据时代的一个首要问题;

第六:大数据时代对政府制订规则与监管部门发挥作用提出了新的挑战 大数据时代面临挑战的应对策略:

1、合理获取数据

在大数据时代,数据的产生速度飞快而且体量庞大,往往以TB或YB甚至是ZB来衡量。各种机构、个人都在不断地向外产生和发布结构化与非结构化的复杂数据,并进行数据交换,如人们当前最常用的数据来源渠道——互联网,每天的数据交换量已极为惊人。

2、存储随需而变

美国一家知名的 DVD 租赁企业每年都会邀请一些协同处理算法的专家对其用户数据进行分析,从而了解租赁客户的需求。

3、筛选与分析大数据

充分利用数据“洞察”自己身边的人或物,在诸多供给方当中精准地匹配自身需求,从而最大限度地满足自身吁求也是大数据价值的应有之义。

4、理性面对大数据的价值诱惑

毫无疑问,大数据时代将是商业智能“大显身手”的时代。企业利用发达的数据挖掘技术正日益精准地揣摩着消费者心态,并运用各种手段对其“循循善诱” 。

5、云计算和大数据相辅相成

为了满足大数据的需求,商务智能软件必须改变。

『柒』 大数据基础平台建设 解决什么问题

一般就是解决人寻找一些资料的需求吧数据,真的很重要。

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