大數據預算平台

Ⅰ 搭建數據分析平台考慮哪些因素

穩定性：可以通過多台機器做數據和程序運行的備份，但伺服器的質量和預算成本相應的會限制平台的穩定性;

可擴展性：大數據平台部署在多台機器上，如何在其基礎上擴充新的機器是實際應用中經常會遇到的問題;

安全性：保障數據安全是大數據平台不可忽視的問題，在海量數據的處理過程中，如何防止數據的丟失和泄漏一直是大數據安全領域的研究熱點。

系統架構應高安全性、易擴展性，能夠支持各類主流開發語言，並提供豐富的介面。同時能夠支持結構化和非結構化數據的存儲和應用。通過建立物聯網應用，實現對物品、人員、安全等各方面管理的強大支撐，提升管理質量的同時積累大量管理數據和行為數據。

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Ⅱ 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。

Ⅲ 大數據基礎平台有哪些

國內大數據平台有：
1、星環Transwarp。星環科技是一個以hadoop生態系統為基礎的大型數據平台公司，被Gartner魔力象限列入名單過，它的潛力不容忽視，它在技術上對hadoop不穩定的部分進行了優化，功能得到了改進，提供了hadoop的企業大數據引擎等。
2、TalkingData。TalkingData屬於獨立的第三方品牌。它的產品與之服務涵蓋了移動應用數據統計、公共數據查詢、綜合數據管理等多款極具針對性的產品及服務。在銀行、互聯網、電商行業有廣泛的數據服務應用。
3、友盟+。友盟+是第一個第三方的全域大數據服務供應商，可以全面覆蓋PC機、無線路由器等多種設備。為企業提供基礎統計、操作分析、數據決策等全業務鏈的數據應用解決方案，幫助企業進行數據化操作和管理。
4、網易猛獁。網易猛獁大數據平台提供了海量應用開發的一站式數據管理平台，其中還包含了大數據開發套件和hadoop發布。該套件主要包括數據開發、任務操作、自助分析、以及多租戶管理等。
5、GrowingIO。GrowingIO是一種基於網際網路用戶行為的數據分析產品，具有無埋點數據採集技術，可通過行為數據，如網頁或APP的瀏覽軌跡、點擊記錄、滑鼠滑動軌跡等行為數據，對用戶行為數據，進行實時的分析，用於優化產品體驗，實現精益化操作。
6、神策數據。神策數據原理也與GrowingIO類似。但是它在技術上提供開放的查詢API和完整的SQL介面，同時與MapRece和Spark等計算引擎無縫融合，隨時以最高效的方式來訪問干凈、規范的數據。

Ⅳ 企業如何選擇適合自己的大數據平台

這個的話我就不太清楚了，因為我們公司選擇的數據平台都是經經過其他的人員然後選擇的，再加上我也不是那一方面的人才，所以說我也不太了解。

Ⅳ 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。

Ⅵ 大數據分析平台有哪些

1、國家數據： http://data.stats.gov.cn可以查詢到國家統計局調查統計的各專業領域的主要指標時間序列數據。

2、阿里指數： https://index.1688.com最權威專業的行業價格、供應、采購趨勢分析。

3、微指數： https://data.weibo.com/index微指數是對提及量、閱讀量、互動量加權得出的綜合指數，更加全面的體現關鍵詞在微博上的熱度情況。

4、微信指數： 微信裡面搜一搜“微信指數”就能直接找到。立足於微信生態，依託海量用戶數據，微信指數具有天生優勢。

5、淘寶生意參謀： https://sycm.taobao.com生意參謀基於“支付金額=訪客數*轉化率*客單價”這一公式，幫你快速定位生意波動的核心因素。

6、搜狗指數： http://shu.sogou.com/全網熱門事件、品牌、人物等查詢詞的搜索熱度變化趨勢，掌握網民需求變化.

7、頭條指數： https://index.toutiao.com/頭條指數是巨量引擎雲圖推出的一種數據產品。

8、360指數： http://index.haosou.com360趨勢是以360產品海量用戶數據為基礎的大數據展示平台。

Ⅶ 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。

Ⅷ 全面預算軟體怎麼和大數據結合

一般基於多維數據倉庫平台搭建的全面預算軟體，可將大數據和全面預算結合起來，您可以了解下。