大数据有哪些常用的平台？

1. 大数据有哪些常用的平台？

大数据有三个主要部分，分别是数学，统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。

扩展资料：
注意事项：
大数据的第一站就是收集和存储海量数据（公开/隐私）。现在每个人都是一个巨大的数据源，通过智能手机和个人笔记本释放出大量的个人行为信息。获取数据似乎已经变得越来越容易，数据收集这一模块最大的挑战在于获取海量数据的高速要求以及数据的全面性考虑。
传统商业智能在数据清洗处理的做法（ETL）是，把准确的数据放入定义好的格式中，通过基础的抽取统计生成高维度的数据，方便直接使用。然而大数据有个最突出的特征——数据非结构化或者半结构化。因为数据有可能是图片，二进制等等。数据清洗的最大挑战来了——如何转化处理大量非结构数据，便于分布式地计算分析。
参考资料来源：百度百科-大数据

2. 大数据平台有哪些优势?

1、横向扩展
大数据技能呈现之初所要解决的问题就是数据存储与计算，近年来跟着数据量发生速度越来越快，传统渠道存储与计算才能遇到瓶颈，而大数据渠道是分布式架构，理论上是能够无限扩展的，所以其能更好的适应年代的开展。
2、资源同享
企业经过运用单一集群，能够化零为整，整合一切可用服务器资源，并一致对外提供一切的才能，能够完成细粒度的资源调度机制。而且只需维护一个集群，降低运维本钱。
3、数据同享
运用单一存储架构，能够将企业内部一切数据会集在一个集群中，便利进行各种事务数据的整合运用，从而充分利用大数据技能全量数据剖析的优势。
4、服务同享
经过一致服务架构，可将一套一致服务设计规则应用到一切的服务完成上，例如一张表数据能够以文件方式同享也能以接口方式接口进行同享，咱们进行一致之后各个部门能够以相同办法进行调用运用，避免烟囱式架构，直接削减重复开发本钱。
5、安全保证
经过一致安全架构，在单一集群架构基础上完成细粒度的资源阻隔，对不同人员进行不同程度的授权。

3. 大数据平台的软件有哪些？

一、Phoenix
简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。
Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒
二、Stinger
简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。
某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：
❶让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive的样式系统更符合SQL模型。
❷优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。
❸在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。
三、Presto
简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于 2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用，运行超过 30000 个查询，每日数据在 1PB 级别。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多。
Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。

4. 大数据基础平台有哪些？

国内大数据平台有：
1、星环Transwarp。星环科技是一个以hadoop生态系统为基础的大型数据平台公司，被Gartner魔力象限列入名单过，它的潜力不容忽视，它在技术上对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能得到了改进，提供了hadoop的企业大数据引擎等。
2、TalkingData。TalkingData属于独立的第三方品牌。它的产品与之服务涵盖了移动应用数据统计、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。
3、友盟+。友盟+是第一个第三方的全域大数据服务供应商，可以全面覆盖PC机、无线路由器等多种设备。为企业提供基础统计、操作分析、数据决策等全业务链的数据应用解决方案，帮助企业进行数据化操作和管理。
4、网易猛犸。网易猛犸大数据平台提供了海量应用开发的一站式数据管理平台，其中还包含了大数据开发套件和hadoop发布。该套件主要包括数据开发、任务操作、自助分析、以及多租户管理等。
5、GrowingIO。GrowingIO是一种基于因特网用户行为的数据分析产品，具有无埋点数据采集技术，可通过行为数据，如网页或APP的浏览轨迹、点击记录、鼠标滑动轨迹等行为数据，对用户行为数据，进行实时的分析，用于优化产品体验，实现精益化操作。
6、神策数据。神策数据原理也与GrowingIO类似。但是它在技术上提供开放的查询API和完整的SQL接口，同时与MapReduce和Spark等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。

5. 大数据平台有哪些优势?

横向扩展
大数据技能呈现之初所要解决的问题就是数据存储与计算，近年来跟着数据量发生速度越来越快，传统渠道存储与计算才能遇到瓶颈，而大数据渠道是分布式架构，理论上是能够无限扩展的，所以其能更好的适应年代的开展。
资源同享
企业经过运用单一集群，能够化零为整，整合一切可用服务器资源，并一致对外提供一切的才能，能够完成细粒度的资源调度机制。而且只需维护一个集群，降低运维本钱。
数据同享
运用单一存储架构，能够将企业内部一切数据会集在一个集群中，便利进行各种事务数据的整合运用，从而充分利用大数据技能全量数据剖析的优势。
服务同享
经过一致服务架构，可将一套一致服务设计规则应用到一切的服务完成上，例如一张表数据能够以文件方式同享也能以接口方式接口进行同享，咱们进行一致之后各个部门能够以相同办法进行调用运用，避免烟囱式架构，直接削减重复开发本钱。
安全保证
经过一致安全架构，在单一集群架构基础上完成细粒度的资源阻隔，对不同人员进行不同程度的授权。
关于大数据平台有哪些优势，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

6. 那些好的大数据平台

 
   1、新增一个数据搜索平台：DataDance(城市地图），不用费力的去各个平台找数据，通过这个平台搜索或勾选需要的标签就行，就能找到各个维度的数据。提供12大类、50多万个数据和数据报告（基本上覆盖了市面上所有细分行业）。在网站首页就有全面又详细的数据分类，可以点击分类查看也可以通过数据关键词查询。比如勾选“餐饮服务”，就可以快速查到大量相关数据：
   
   
    人群画像数据： 
   
   
   数据更新及时，紧跟当下热点，以及网站全部的数据可以下载。
   
   
   平台还提供常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边医疗相关业态、周边教育培训相关业态、周边宠物相关业态、周边景区业态、周边交通相关业态、周边公司分布业态、周边商务住宿业态、周边生活服务业态、周边 体育 休闲业态、周边政府机构业态、周边公共设施业态，部分消费类提供有人均消费和评分等信息，我就不逐一放图说明了，有兴趣您可以自己去看下。
   
   2、艾瑞指数——主要用户：互联网从业者艾瑞旗下/包括移动APP指数、PCWeb指数、影视指数、广告指数、移动设备指数五类指数查询工具。
   
   
   4、搜狗指数——主要用户：营销人搜狗旗下/基于搜狗用户行为的数据分享平台，同时支持搜索微信热度。
     

7. 大数据平台有什么特点?

1. 高效分布式
有必要是高效的分布式体系。物联网发生的数据量巨大，仅我国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会发生500多亿条记载。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因而处理体系有必要是分布式的，水平扩展的。
2. 实时处理
有必要是实时处理的体系。互联网大数据处理，大家所了解的场景是用户画像、推荐体系、舆情分析等等，这些场景并不需求什么实时性，批处理即可。可是关于物联网场景，需求根据采集的数据做实时预警、决议计划，延时要控制在秒级以内。
3. 高牢靠性
需求运营商等级的高牢靠服务。物联网体系对接的往往是生产、经营体系，假如数据处理体系宕机，直接导致停产，发生经济有丢失、导致对终端顾客的服务无法正常供给。比方智能电表，假如体系出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。
4. 高效缓存
需求高效的缓存功用。绝大部分场景，都需求能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。体系需求供给一高效机制，让用户能够获取全部、或契合过滤条件的部分设备的最新状态。
5. 实时流式核算
需求实时流式核算。各种实时预警或猜测现已不是简单的根据某一个阈值进行，而是需求经过将一个或多个设备发生的数据流进行实时聚合核算，不只是根据一个时间点、而是根据一个时间窗口进行核算。

8. 大数据平台的软件有哪些?

一、Phoenix
这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。
Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。
二、Presto
Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于 2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用，运行超过 30000 个查询，每日数据在 1PB 级别。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多。
Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数;支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。
三、Shark
Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。
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