大數(shù)據(jù)平臺(tái)是為了滿足企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的各種要求而產(chǎn)生的。
大數(shù)據(jù)平臺(tái)：

創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)為企業(yè)提供建昌網(wǎng)站建設(shè)、建昌做網(wǎng)站、建昌網(wǎng)站設(shè)計(jì)、建昌網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)與制作、建昌企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務(wù)，十年建昌做網(wǎng)站經(jīng)驗(yàn)，不只是建網(wǎng)站，更提供有價(jià)值的思路和整體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

是指以處理海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算及不間斷流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算等場(chǎng)景為主的一套基礎(chǔ)設(shè)施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

既可以采用開(kāi)源平臺(tái)，也可以采用華為、星環(huán)等商業(yè)級(jí)解決方案，既可以部署在私有云上，也可以部署在公有云上。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)的功能：

1、容納海量數(shù)據(jù)

利用計(jì)算機(jī)群集的存儲(chǔ)和計(jì)算能力。不僅在性能上有所擴(kuò)展，而且其處理傳入的大量數(shù)據(jù)流的能力也相應(yīng)提高。

2、速度快

結(jié)合列式數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)(相對(duì)于基于行的非并行處理傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù))和使用大規(guī)模并行處理技術(shù)，不僅能夠大幅提高性能(通常約100到1000倍)，還可以實(shí)現(xiàn)更低且更透明的定價(jià)機(jī)制。

.在入門(mén)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的過(guò)程當(dāng)中有遇見(jiàn)學(xué)習(xí)，行業(yè)，缺乏系統(tǒng)學(xué)習(xí)路線，系統(tǒng)學(xué)習(xí)規(guī)劃，歡迎你加入我的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)交流裙：251956502 ，裙文件有我這幾年整理的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)手冊(cè)，開(kāi)發(fā)工具，PDF文檔書(shū)籍，你可以自行下載。

3、兼容傳統(tǒng)工具

確保平臺(tái)已經(jīng)過(guò)認(rèn)證，可以兼容傳統(tǒng)工具。

4、利用Hadoop

Hadoop已成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的主要平臺(tái)。利用Hadoop作為用于持久性和輕量型數(shù)據(jù)管理的高效益平臺(tái)。

5、為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供支持

數(shù)據(jù)科學(xué)家在企業(yè)IT中擁有著更高的影響力和重要性，快速、高效、易于使用和廣泛部署的大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以幫助拉近商業(yè)人士和技術(shù)專家之間的距離。

6、提供數(shù)據(jù)分析功能

確保大數(shù)據(jù)平臺(tái)不僅支持在數(shù)秒鐘內(nèi)準(zhǔn)備并加載數(shù)據(jù)，還支持利用高級(jí)算法建立預(yù)測(cè)模型，輕松部署模型以進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)計(jì)分。同時(shí)使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠使用現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)軟件包和首選語(yǔ)言。

比較好的大數(shù)據(jù)平臺(tái)：

有阿里云，騰訊，百度，華為和星環(huán)。

阿里云的大數(shù)據(jù)平臺(tái)偏技術(shù)，產(chǎn)品比較齊全；

騰訊大數(shù)據(jù)產(chǎn)品偏分析，產(chǎn)品和方案偏少；

百度大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品也比較齊全，另外偏營(yíng)銷(xiāo)的解決方案不少；

華為的產(chǎn)品根據(jù)行業(yè)客戶需求進(jìn)行優(yōu)化的解決方案；

星環(huán)的產(chǎn)品很有特點(diǎn)，但是研發(fā)能力和市場(chǎng)等比較弱。

如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)？

一般性步驟：

1、Linux系統(tǒng)安裝

2、分布式計(jì)算平臺(tái)/組件安裝

當(dāng)前分布式系統(tǒng)的大多使用的是Hadoop系列開(kāi)源系統(tǒng)

3、數(shù)據(jù)導(dǎo)入

數(shù)據(jù)導(dǎo)入的工具是Sqoop

4、數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析一般包括兩個(gè)階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)建模分析。

數(shù)據(jù)預(yù)處理這個(gè)過(guò)程可能會(huì)用到Hive SQL，Spark QL和Impala。

數(shù)據(jù)建模分析最好用的是Spark

5、結(jié)果可視化及輸出API

可視化一般式對(duì)結(jié)果或部分原始數(shù)據(jù)做展示。