⑴ 大数据有哪些常用的平台
大数据平台:是指以处理海量数据存储、计算和不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。
典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。
⑵ 国内较知名的大数据服务平台有哪几家
就个人知道的八爪鱼,波若大数据……还挺多的。
⑶ 大数据服务平台是什么有什么用
现今社会每来时每刻都在源产生数据,企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,我们身边处处都有大数据。而大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台,然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务,国外如Amazon ,Oracle,IBM,Microsoft...国内如华为,商理事等公司都是该服务的践行者。
⑷ 大数据技术平台有哪些
java:只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。
Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了,因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(比如Kafka)的。
Spark:它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。
⑸ 大数据实时分析平台是未来趋势如何如何选择
PetaBase-V作为Vertica基于亿信分析产品的定制版,提供面向大数据的实时分析服务,采用无共享大规模并行架构(MPP),可线性扩展集群的计算能力和数据处理容量,基于列式数据库技术,使 PetaBase-V 拥有高性能、高扩展性、高压缩率、高健壮性等特点,可完美解决报表计算慢和明细数据查询等性能问题。
当前的大数据技术的研究可以分为几个方向:结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、Web数据分析、网络数据分析和移动数据分析。
未来,大数据10个主要发展趋势:
大数据与人工智能的融合;
跨学科领域交叉的数据分析应用;
数据科学带动多学科融合;
深度学习成为大数据智能分析的核心技术;
利用大数据构建大规模、有序化开放式的知识体系;
大数据的安全持续令人担忧;
开源继续成为大数据技术的主流;大数据与云计算、移动互联网等的综合应用;
大数据提升政府治理能力,数据资源化、私有化、商品化成为持续的趋势;
大数据技术课程体系建设和人才培养快速发展。大数据发展趋势预测总结为“融合、跨界、基础、突破”。
1.结合智能计算的大数据分析成为热点,包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合。得益于以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展,使得信息处理速度和质量大为提高,能快速、并行处理海量数据。
2.跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。
由于现有的大数据平台易用性差,而垂直应用行业的数据分析又涉及领域专家知识和领域建模,目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟,缺少相互的交叉融合。
因此,迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究,促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地,尤其是与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合。
3.大数据安全和隐私。大数据时代,各网站均不同程度地开放其用户所产生的实时数据,一些监测数据的市场分析机构可通过人们在社交网站中写入的信息、智能手机显示的位置信息等多种数据组合进行分析挖掘。
然而,大数据时代的数据分析不能保证个人信息不被其他组织非法使用,用户隐私安全问题的解决迫在眉睫。
安全智能更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联,独立的分析方法和工具进行整合形成交互,最终实现智能化的安全分析与决策。
4.各种可视化技术和工具提升大数据分析。进行分析之前,需要对数据进行探索式地考查。
在此过程中,可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后,为了方便用户理解结果,也需要把结果展示出来。尤其是可视化移动数据分析工具,能追踪用户行为,让应用开发者得以从用户角度评估自己的产品,通过观察用户与一款应用的互动方式,开发者将能理解用户为何执行某些特定行为,从而为自己完善和改进应用提供依据。
将来,企业用户会选择更加可靠、安全、易用的一站式大数据处理平台。
大数据一站式平台包括:虚拟化平台、数据融合平台、大数据管理平台、可视化平台。
致力于为客户提供企业及的大数据平台服务,帮助企业轻松构建出独属于自己的数据智能解决方案,从传统应用向大数据应用转型,借力大数据优势深化自身业务价值体系。
⑹ 大数据平台是什么什么时候需要大数据平台如何建立大数据平台
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。
Java :只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapRece是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。
Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了,因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark:它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。
⑺ 大数据分析资讯网站有哪些
199IT(中国互联网数据资讯中心),中文互联网数据研究资讯中心是一个专注于互联网数据研究、互联网数据调研、IT数据分析、互联网咨询机构数据、互联网权威机构,并致力为中国互联网研究和咨询及IT行业数据专业人员和决策者提供一个数据共享平台。数据观(中国大数据产业观察),数据观是一个大数据新闻门户网站,专注大数据、大数据分析和大数据应用,同时涉及移动互联网、征信、云计算等领域,为读者提供专业的大数据信息交流平台。
艾瑞网(互联网数据资讯平台),艾瑞网聚合互联网数据资讯,融合互联网行业资源,提供电子商务、移动互联网、网络游戏、网络广告、网络营销等行业内容,为互联网管理营销市场运营人士提供丰富的产业数据、报告、专家观点、行业数据库等服务,打造最具影响力的互联网数据资讯聚合平台。
⑻ 大数据分析平台哪个好
国内的BI品牌都能做大数据分析,各有千秋,根据你的实际需求去挑选对比吧,朋友推荐过Smartbi,他家产品的功能和服务都还不错。