google大數據用戶方法

① 大數據是抗衡谷歌的唯一方式

大數據是抗衡谷歌的唯一方式_數據分析師考試

大數據將是其它公司抗衡谷歌的唯一方式，亞馬遜和Salesforce有望向該搜索巨頭發起挑戰。亞馬遜擁有無可比擬的購物數據，Salesforce則擁有將終端銷售和社交營銷關聯起來的數據。

以下為文章全文：

毫無疑問，谷歌牢牢掌控著網頁搜索領域。不過谷歌令人驚嘆的產品服務組合已經不再局限於搜索框。

除了豐富多樣的搜索工具，谷歌旗下的資產還包括強大的廣告服務（Adwords等等）、通訊和發行工具（Drive和Hangouts）、開發類資源（OpenSocial）、社交平台（Google+）、地圖相關的產品（谷歌地圖）、流媒體娛樂（Google Play）、數據工具（Analytics）、操作系統（Android和Chrome OS）、桌面和移動Web應用（Gmail），甚至還包括硬體（Galaxy Nexus）。

當然，雖然谷歌的搜索業務仍將繼續發展壯大，但在其無孔不入的商業模式所覆蓋的一些重要領域，它並非沒有潛在的競爭對手。顯而易見的競爭對手也許包括微軟和蘋果，不過還有其它公司未來也可能變成令人畏懼的競爭對手。

目前想到的包括亞馬遜和Salesforce。亞馬遜仍將會是電子商務巨頭，而它也有可能通過分流谷歌的電商流量，蠶食它的廣告收入。憑借銷售數據和社交洞察力的結合，Salesforce也有可能會將廣告主大量的營銷支出從搜索引擎引向更加社交化的網路平台。

也許這就是它們在各自的優勢領域使用數據的方式。這些公司的共同之處是，渴望得到更多的數據，因為利用海量數據將會是與谷歌抗衡的唯一方式。它們不管是聚焦控制某一個流量來源、收購還是開發創新技術，實質上都不是為了與谷歌競爭，而是為了爭奪數據，藉此刺激營收。

亞馬遜

亞馬遜在電商領域的統治力與日俱增，正逐漸削弱谷歌的收入流。如果說谷歌正成為搜索的代名詞，那亞馬遜就是正成為電商的代名詞。谷歌估計，其搜索廣告收入有30%至40%實質上來自電商，但隨著亞馬遜繼續發展成為互聯網的一站式購物平台，將有多少用戶繞過谷歌搜索主頁直接登錄亞馬遜網站呢？

鑒於在美國市場亞馬遜Prime用戶超過1000萬，月度購物者超過1.03億，傾向於直接上亞馬遜網站的人肯定會越來越多。筆者的妻子以前不管買什麼東西，第一站都是谷歌，但現在，要搜索產品，她經常都是直接去亞馬遜網站，原因是她有Prime賬戶可享受免費送貨服務。亞馬遜和其數量龐大的第三方賣家，現在都會在成千上萬款日常產品中提供精選品，也常常會提供全網最低價的商品。也難怪她不管買萬聖節服裝還是給孩子買衣服，都是直接去亞馬遜。

除了逐漸分流谷歌的電商流量，擊敗谷歌的真正關鍵在於大數據。亞馬遜在大數據方面的優勢毋庸置疑。該公司坐擁上千萬人的個人信息、購物習慣和偏好數據。谷歌有類似的信息嗎？也許吧，但亞馬遜目前所擁有的購物數據可能還無人能敵。

Salesforce

Salesforce長期以來在客戶關系管理（CRM）、B2B營銷和軟體即服務（SaaS）領域都占據著領先地位。不過，憑借近年來的一系列收購，它頗受歡迎的客戶關系管理系統已經擴展到銷售以外的領域，成為了全面的整合市場營銷平台。

兩年前，該公司收購了社交媒體測量領域的佼佼者Radian 6，去年也將社交媒體管理平台Buddy Media收入囊中。上個月末，Salesforce繼續展示其不斷壯大的實力，宣布了另一項重大收購——斥資25億美元買下雲端營銷軟體公司ExactTarget。其收購狂潮並未就此結束，Salesforce最近還收購了企業商業智能和分析初創公司EdgeSpring。

所有的這些收購意味著什麼呢？數據。

更具體地說，就是將終端銷售和社交營銷串聯起來的數據。Salesforce最大的價值在於，擁有可追蹤潛在顧客的強大銷售工具。如今，增加上述收購回來的社交項目和技術之後，Salesforce的整套服務不僅僅能夠確定潛在用戶何時帶來收入，也能夠將社交營銷努力直接與營收串聯在一起——這無疑將會吸引企業在社交媒體上投入更多的營銷資金。問題就在於，在那種情況下誰才是贏家呢？

如果Salesforce能夠提供顯示社交媒體活動如何刺激營收的數據，那對於任何想要在社交媒體投資的人來說，它都將會是一項必不可少的工具包。由於Salesforce可將社交媒體活動和投資回報率關聯起來，Facebook將會成為大贏家，獲得更多的廣告收入，不過Pinterest等其它有利於品牌營銷的社交平台同樣也會從中獲益。

此外，在全面數據的驅動下，Salesforce整合服務技術套件對比Google Analytics的競爭力正得到強化。按照現在的情況，Google Analytics在社交媒體測量方面還遠遠沒有Radian 6全面。隨著社交媒體成為越來越重要的營銷工具，很多公司將會搜尋社交媒體測量解決方案來評估營銷的效果。

雖然谷歌在通過出色的執行力取得成功上做得很不錯，但對於逐漸逼近的競爭對手，它絕對不能夠掉以輕心。不過不管競爭對手們收購了多少公司、產品或者技術，要是沒有大數據作支撐，那肯定無法對谷歌構成絲毫威脅。這場競爭未來的演變將會令人興奮不已。很多公司都有著成功的空間，谷歌也是令人敬畏的競爭者，特別是在數據方面。但正如谷歌能夠改變整個行業的命運，其它的公司也有可能對它造成同等的深刻影響，想到這個就覺得有趣。

以上是小編為大家分享的關於大數據是抗衡谷歌的唯一方式的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

② 大數據改變世界的五種方式

大數據改變世界的五種方式
隨著電腦科技的發展，計算能力不再是像以前那樣的「奢侈品」。現在的我們就彷如暢泳在一個巨大的數據水庫，而這個資料庫包羅萬象：從繁忙時段一個明尼蘇達州小鎮的表現至在葉門成功使用無人飛機轟炸的可能性。大數據的到來意味著公司，機構以及政府等可以同過收集，挖掘並利用這些龐大的數據區完成神奇的事情。
讓我們看看神奇的大數據如何改變世界：
1.數據化身致命武器：
信息作為大數據時代最有效最具殺傷力的武器同時也正在被大量用於該時代的軍備競賽，但現今的軍事技術數據來源正受限於衛星，無人飛行旗以及更多傳統方式得到的數據。美國國防部啟動一項名為XDATA的方案，其作為奧巴馬政府發布的大數據倡議的一部分主要致力於以2.5億美元研發一個分析大數據的系統。隨著越來越多的有效運算，美軍能夠將PB級的數據運用到尖端優勢上，例如讓無人轟炸機變得前所未有的智能以及致命。
2.拯救地球：
除了讓捕食者無人機更有威力和增加零售利潤外，大數據更能造福世界。以開源的大數據平台Google Earth引擎為例，研究人員可利用它繪制出第一張莫斯科森林的高解析度的地圖。如果僅利用傳統的電腦計算方法繪制需要3年時間，對比之下使用Google Earth僅需一天時間。
像這種大規模的數據集合能夠讓人類在系統層面上理解生態危機。我們知道越多地球生態系統以及天氣形態變化數據，就越容易模型化未來環境的變遷，因而也能夠在我們力所能及的時候去阻止不好的轉變發生。
3.預測購物趨勢：
消費者的購物趨勢能夠在以前的購物記錄大數據挖掘中得出，銷售公司不論大少均有可能預測到你需要買什麼，他們甚至比你自己更懂你。因而從消費者當前購物數據中從大數據中能夠獲得大利潤。網上零售商如亞馬遜正在大量收集我們的購物以及網上購物數據，甚至線下零售商也開始緊跟這一趨勢著手收集消費者的消費數據。一些聰明的公司看準這點，以RetailNext為例，它是為Brookstone 以及American Apparel等公司提供購物者瀏覽以及購物時的錄像記錄。 RetailNext將一個購買者在店鋪移動的軌跡轉化為上萬數據點，就可以得到購物者在店內瀏覽商品的移動過程，停留點以及其與銷售的相關性。
4.加速科學研究發展速度：
一直以來數據都是科學發現的支柱，現在由於大數據的發展以及高運算力的支持，科研步伐也正飛速向前。
以人類歷史上科學成就指標性的 人類基因組計劃為例，當時花費達30億美元，耗時13年才完成大約含25000個基因的人類基因組測序及分析。若應用當代先進的數據收集分析方法，使用一個如U盤大小的裝置區完成這項工作僅需幾小時就足矣，其花費也僅僅是1000美元。
5.大數據導致更大的隱私威脅：
你也許只是從大「據」考慮，但是這句格言不再像以前一樣好用了。若說大數據與廣度攸關是正確無誤的，但是深度對大數據來說也是同等重要的。
網路巨頭如Facebook和Google不單單積累了廣度上的數據—大量的用戶（FB擁有9.55億用戶），他們對深度上的數據–用戶（使用網路的）數據也了如指掌。譬如，他們知道你搜索的內容，你點擊了什麼頁面以及你認識什麼人。最大的網路大鱷擁有足以讓他們無所不知的大量的數據。
在這里的技術力量，文化進步和利潤的相交之處，有一件事是確定的：數據越大責任越大（蜘蛛俠中槍）。

③ 從谷歌大數據中能發現什麼規律得出什麼結論

馬克吐溫說過：“世上有三種謊言，即謊言，拙劣的謊言和統計數據。”傳統的調研方法得出的結論只是調研者希望得到的結論，而不是真實結論。當你拿起筆，開始在調查表上劃對勾時，你已經走進調研設計者為你畫好的框架之中。跟著調查報告的既定思路走，勾畫有限的選項，本能地迴避對自己不利的選項。
無論是善意還是惡意，人們面對他人時，總要展露自己優秀的光明面，隱藏拙劣不堪的陰影面。但是，當人們面對屏幕時，往往會放下戒備，吐露心聲，甚至還會釋放誇張內心的惡魔。這就是為什麼會有那麼多的鍵盤俠。
谷歌數據分析家，賽思•斯蒂芬斯-達維多維茨，從屏幕背後的大數據中，得出許多出乎意料的結論。

1、先看一個例子，你猜猜，與失業率高度相關的網路數據是什麼？找工，寫簡歷，面試，再教育培訓？以上答案都不對。最高相關的數據不是找工，而是一個黃片網站，其次是“蜘蛛紙牌”。知道答案後的你有沒有會心一笑？數據說明了真相：有大把時間很無聊的失業人士，把他們的時間花在數據看得見的地方。

④ google海外推廣如何做好網站SEO優化

谷歌SEO優化注意以下幾點：

1，網站設計越簡單越好。

一個指標是文字內容的比重應該大於HTML格式的比重。整個網頁應該規范化，應該在所有的瀏覽器上顯示正常。比如使它符合HTML3.2標准。搜索引擎蜘蛛還並不太喜歡HTML4.0標准。

應該遠離那些太重的因素：flash, dom, java script等。如果你必須要使用這些腳本的話，把他們作為外部文件來使用。在我看來，根本沒有必要使用這些東西。這些東西幾乎不能給一個網站增色，卻會極大的從各個方面傷害網站的表現（搜索引擎友好問題只是其中之一）。

用邏輯的方式安排你的網站，可以在目錄名當中使用關鍵詞。你也可以採用另外一種方法，也就是把所有的網頁都放在根目錄當中（這種方法很少見，但是事實證明是非常好的有效的方法）。

不要讓你的網站堆砌一大堆沒用的東西，比如說建議使用什麼什麼瀏覽器，或者計數器等等，使它保持最簡單化，看起來專業化。向Google自己學習，看看他的主頁，簡單的沒法再簡單了。這也正是人們橘段孫所需要的。

速度不是最重要的因素之一，而是唯一的重要因素。你的網頁應該非常快速，如果你的網頁會延時3，4秒鍾，你就完蛋了。當然如果你的主機和訪客在不同的國家， 3，4秒鍾還有情可原，對當地的訪客來說，3到4秒鍾的下載時間已經是極限了。超過這個時間，每多一秒鍾，你就會喪失10%的流量。而這10%的流量可能正是成功與失敗的分野。

2，網頁大小

越小越好，最好保持在15K以下。越小越好，最好保持在12K以下。越小越好，你最好保持在10K以下。你明白了我的意思了吧。比5K大，小於10K，這是最好的。很難做到，但是卻是最有效的。對搜索引擎也有效，對訪客也有效。

3，內容

每天建一頁兩百到五百字的網頁。如果你不知道該寫些什麼的話，做點關鍵詞調查，然後根據你所得到的熱門關鍵詞寫文章。

4，密度，位置等等

簡單老式的SEO，在這些地方用一次你的關鍵詞：網頁標題，說明標簽，正文標題，網址URL，黑體，斜體，網頁的最開始。關鍵詞密度介於5%到20%之間 （也別太在意）。寫出好的文章，並且檢查錯字。拼寫檢查（對中文來說，檢查錯字）正在變得越來越重要。因為搜索引擎已經開始運用自動糾錯功能，所以已經沒有可以寫錯別字的借口了。

要想做好谷歌的SEO優化，以下幾點需要做好

網站是要是SEO友好型的，推薦採用Wordpress搭建外貿網站
目前我自己建立的外貿網站是採用Wordpress搭建的，目前全世界燃者大部分的網站59%都是用Wordpress建立，用wordpress建立的網站可以使用Yoast SEO插件可以修改網頁的標題(title)，描述（description），關鍵詞（keyword）做相關的SEO優化。
站內優化
站內優化就是包含以上提到的TDK，還有網站的載入速度，用戶體驗，內容質量，相關性，符合搜索者意圖。
站外優化
站外優化主要是獲得其他高權重網站的外鏈，給你的網站投票，讓你的網站獲得更多的鏈接，這在谷圓鏈歌的SEO優化里很重要的一部分。
關鍵詞研究
另外關鍵詞研究很重要，就是你的產品國外客戶會用什麼樣的詞來搜索，需要你自己去做一個分類列表，這樣在布局網站關鍵詞時可以更好的布局到產品里。
創作高質量的關於你產品的軟文
這部分可以讓公司的業務員寫，或者請國外的人寫，使用國外專業的第三方平台找寫手，如fiverr, upwork等招聘寫手幫你的網站寫軟文推廣

google推廣是一個長期的過程，短期內不會有太大的效果，一般如果以上幾點工作做好了的話，一般6-7個月開始就會有排名，這樣慢慢的就會有詢盤，如果想要在短時間內要獲得詢盤，需要輔助投google ADS，就是谷歌的關鍵詞廣告，輔助谷歌SEO，這樣一個網站的谷歌推廣才是良性的。

希望對你有幫助。

⑤ 為什麼google三大技術奠定了大數據演算法的基礎

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處版理的數據集合，是需權要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

⑥ 為什麼Google的BigQuery在大數據並發處理中脫穎而出

大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。

現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。

類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。

大數據是什麼？

由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：

量級（Volume）：大量的數據
速率（Velocity）：高速的數據產出
多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。
正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：

網站分析
移動分析
設備/感測器數據
用戶數據（CRM）
統一的企業數據（ERP）
社交數據
會計系統
銷售點系統
銷售體系
消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）
公司內部電子表格
公司內部資料庫
位置數據（空間位置、GPS定位的位置）
天氣數據
但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。

想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱維基網路的大數據詞條。

大數據的好處

大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那麼大數據可以提供如下好處：

根據數據背景獲得更完整的情況
利用數據驅動做出更好的商業決策
降低商業風險
市場上最好的解決方案
開發出更好的定製化產品或服務
更好的預測客戶的需求和想法
迅速適應市場
在實時數據的趨勢和預測上更加主動
建立精確的生命價值周期（LTV）、地圖和用戶類型
閱讀更長和更復雜的屬性窗口（用於網站點擊流數據）
對通過細分的更復雜的導航進行可視化，並且改善你的轉化漏斗（用於網站點擊流數據）
並不適用所有人

請記住，大數據分析並不適合所有人。如果你沒有安裝並且制定分析中的目標、沒有準備好歸因模型、再營銷和高級細分，那麼你就沒有為大數據做好准備。

如果你把谷歌分析使用到了極限，特別是由於他的采樣數據。那麼你已經准備好接觸大數據的皮毛了。

入門級大數據解決方案

目前有一大批面向企業級的大數據解決方案，比如甲骨文、SAP,、IBM、EMC和惠普。但是。這篇文章是面向尋找入門級大數據解決方案的中小型企業的讀者。下面我們將討論數據分析的輸出，並且分享兩個相對廉價的解決方案，從而幫助你開始使用大數據分析。

分析結果的輸出

目前對於大多數企業而言，數據分析主要還是針對核心數據。然而在未來，數據分析將不會採用采樣數據，並且會結合其他來源的數據，使用更加復雜的工具（比如Tableau）去分析他。谷歌分析是一個偉大的工具，但是你能獲得的結果目前已經到達極致了。

匯總數據的第一步往往是你輸出數據分析的過程。

如果你是一個谷歌分析高級版的用戶，這將很容易被推進。因為谷歌分析高級版集成了BigQuery功能來幫助企業推動大數據分析。（學習更多的關於數據分析及BigQuery的集成，請查看視頻）

如果你是一個谷歌分析標准版的用戶，也不用擔心。我們已經開發了一個工具，它可以導出未采樣的谷歌分析數據，並且把數據推送到BigQuery，或者其他的可以做大數據分析的數據倉庫或者數據工具中。

（註：你可能也注意到了其他的可以導出谷歌分析未采樣數據的工具，但是不同的是，這是我們的主要工作。作為一個谷歌分析工具的咨詢公司，我們不得不經常幫助客戶導出未采樣的數據做報告用。但是當我們發現了其他工具的一些問題時，我們不得不自己創建一個更可靠的解決方案。）

一旦你導出了你的數據，你可以做好准備把它導入到一個大數據分析工具中進行存儲、處理和可視化。這就給我們帶來了最好的入門級大數據解決方案。

⑦ 大數據時代，那麼一般通過什麼方法（軟體）收集、分析和可視化數據

數據是平台運營商的重要資產，可能提供API介面允許第三方有限度地使用，但是顯然是為了增強自身的業務，與此目的抵觸的行為都會受到約束。
收集數據主要是通過計算機和網路。凡是經過計算機處理的數據都很容易收集，比如瀏覽器里的搜索、點擊、網上購物、……其他數據（比如氣溫、海水鹽度、地震波）可以通過感測器轉化成數字信號輸入計算機。
收集到的數據一般要先經過整理，常用的軟體：Tableau和Impure是功能比較全面的，Refine和Wrangler是比較純粹的數據整理工具，Weka用於數據挖掘。
Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。用於統計分析的R語言有個擴展R + Hadoop，可以在Hadoop集群上運行R代碼。更具體的自己搜索吧。
可視化輸出的工具很多。建議參考wikipedia的「數據可視化」條目。
Tableau、Impure都有可視化功能。R語言也可以繪圖。
還有很多可以用來在網頁上實現可視化輸出的框架或者控制項。
大致基於四種技術：Flash(Flex)或者js(HTML5)或者Java或者ASP.NET(Silverlight)
Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、Open Flash Chart
JS的有Ajax.org、Sencha Ext JS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、Google Chart API、Protovis
Java的有Choosel、google-visualization-java、GWT Chronoscope、JFreeChart
ASP.NET的有Telerik Charts、Visifire、Dundas Chart
目前我比較喜歡d3(Data-Driven Documents)，圖形種類豐富，有交互能力，你可以去d3js.org看看，有很多種圖形的demo。

⑧ 大數據如何入門

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。

大數據

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。

⑨ 為什麼說谷歌三件寶是大數據的技術起源

因為，Google是大數據鼻祖。很多人提起大數據，必然會想起Google 的「三駕馬車」（也稱谷歌三寶）：GFS、MapRece、BigTable。正所謂三篇論文定大數據之江山，它激發了大數據技術開源時代的到來，百花齊放，爭相鬥艷，成就了Hadoop的輝煌十載。尤其是近年來，大數據技術的發展，不論是襲鄭凳技術的迭代，還是生態圈的繁榮，都遠超人們的想像。從 Spark 超越 Hadoop 勇攀高峰，到 Flink 橫空出世挑戰 Spark 成為大數據處理領域一顆耀叢瞎眼的拍旅新星，再到如今 Google 又決心用 Apache Beam 一統天下。大數據開源技術的發展可謂是繼往開來，跌宕起伏，波瀾壯闊，儼然一副綿綿不斷的輝煌畫卷。

⑩ 大數據的預測功能是增值服務的核心

大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。