大數據開發基礎平台

A. 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。

B. 常見的大數據開發工具有哪些

1.Hadoop

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式體系基礎架構。用戶能夠在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。Hadoop是一個能夠對很多數據進行分布式處理的軟體結構。Hadoop 以一種牢靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。

2.Apache Hive

Hive是一個建立在Hadoop上的開源數據倉庫基礎設施，經過Hive能夠很簡略的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。 Hive供給了一種簡略的類似SQL的查詢言語—HiveQL,這為了解SQL言語的用戶查詢數據供給了便利。

3. Apache Spark

Apache Spark是Hadoop開源生態體系的新成員。它供給了一個比Hive更快的查詢引擎，由於它依賴於自己的數據處理結構而不是依靠Hadoop的HDFS服務。一起，它還用於事情流處理、實時查詢和機器學習等方面。

4. Keen IO

Keen IO是個強壯的移動應用分析東西。開發者只需要簡略到一行代碼， 就能夠跟蹤他們想要的關於他們應用的任何信息。開發者接下來只需要做一些Dashboard或者查詢的工作就能夠了。

5. Ambari

Apache Ambari是一種基於Web的東西，支撐Apache Hadoop集群的供給、管理和監控。Ambari已支撐大多數Hadoop組件，包含HDFS、MapRece、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。

6. Flume

Flume是Cloudera供給的一個高可用的，高牢靠的，分布式的海量日誌搜集、聚合和傳輸的體系，Flume支撐在日誌體系中定製各類數據發送方，用於搜集數據;一起，Flume供給對數據進行簡略處理，並寫到各種數據接受方(可定製)的才能。

7.MapRece

MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Rece(歸約)"，是它們的首要思維，都是從函數式編程言語里借來的，還有從矢量編程言語里借來的特性。它極大地便利了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式體繫上。

關於常見的大數據開發工具有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

C. 大數據分析平台

大數據分析一站式平台:ETHINK是業界唯一的端到端的hadoop、spark平台上的大數據分析基礎平台。我們的目困運標是簡化大數據分析的過程，讓人人都能夠快速從數攔雹據獲得決策智慧。您不再需要採用很多的數據集成、數據清洗、數據預處理、數據分析、數據挖掘、數據可視化、數據報告等眾多的工具。ETHINK是一個集成性的平台，能夠將您所有的數據，載入到hadoop,spark平台，並能夠可視化您的數據，挖掘您的數據的高效平台。

連接與集成:將結構化和非結構化數據，他們存在於原先不同的各類關系資料庫，各類不同的大數據存儲方式中，您沒有能力來處理他們。ETHINK針對各類大數據乃至關系數據，都內嵌了訪問連接器，通過很簡單的步驟，這些數據就可以載入到大數據平台。數據可以導入到內嵌的HADOOP、SPARK的存儲汪衡梁庫。

數據挖掘:業界第一家大數據挖掘產品，通過ETHINK,大數據挖掘非常簡單，通過界面流程式的設計平台，就能夠快速進行數據挖掘，發揮大數據的價值。1大數據挖掘快速發現潛在的規律，人人都能快速上手2可拖拽流程可視化設計3豐富的數據挖掘演算法4集成大數據挖掘計算技術，比傳統挖掘快10到100倍的速度5支持集群線性擴展

自助交互分析:ETHINK提供針對大數據的即席查詢、互動式統計分析、多維分析等系列的分析與統計分析平台。1普通用戶簡單的快速實現日常經營分析的統計2提供大量的計算指標和豐富的圖形3實現普通用戶自助分析的需求

D. 高校實驗室大數據開發平台建設方案

大數據人才應用能力成長平台——Tempo Talents，從產業人才需求的視角，通過模式創新、技術創新，為高校大數據人才培養提供從平台、課程內容到教學管理的系統解決方案。平台核心圍繞「人才應用能力培養」，以實踐為基礎，將大數據人才培養所需的知識、技能和方法論三個層面互相融合，核心是通過學生動手實踐，培養數據思維及解決問題的能力。

5、激發學生學習熱情，打造「自驅型」能力成長平台

闖關、競賽、自主探索的數據游樂場，打破傳統的學習模式，打造專業與趣味性融合的學習體驗，充分激發學生自主學習熱情，打造「自驅型」能力成長平台。

E. 大數據分析平台哪個好_大數據分析平台哪個好

以下為大家介紹幾個代表性數據分析平台：

1、Cloudera

Cloudera提供一個可擴展、靈活、集成的平台，可用來方便的管理您的企業中快速增長的多種多樣的數據，從而部署和管理Hadoop和相關項目、操作和分析您的數據以及保護數據的安全。ClouderaManager是一個復雜的應用程序，用於部署、管理、監控CDH部署並診斷問題，ClouderaManager提供AdminConsole，這是一種基於Web的用戶界面，是您的企業數據管理簡單而直接，它還包括ClouderaManagerAPI，可用來獲取集群運行狀況信息和度量以及配置ClouderaManager。

2、星環Transwarp

基於hadoop生態系統的大數據平台公司，國內唯一入選過Gartner魔力象限的大數據平台公司，對hadoop不穩定的部分進行了優化，功能上進行了細化，為企業提供hadoop大數據引擎及資料庫工具。

3、阿里數加

阿里雲發布的一站式大數據平台，覆蓋了企業數倉、商業智能、機器學習、數據可視化等領域，可以提供數據採集、數據深度融合、計算和挖掘服務，將計算的幾個通過可視化工具進行個性化的數據分析和展現，圖形展示和客戶感知良好，但是需要捆綁阿里雲才能使用，部分體驗功能一般，需要有一定的知識基礎。maxcompute(原名ODPS)是數加底層的計算引擎，有兩個維度可以看這個計算引擎的性能，一個是6小時處理100PB的數據，相當於1億部高清電影，另外一個是單集群規模過萬台，並支持多集群聯合計算。

4、華為

基於Apache進行功能增強的企業級大數據存儲、查詢和分析的統一平台。完全開放的大數據平台，可運行在開放的x86架構伺服器上，它以海量數據處理引擎和實時數據處理引擎為核心，針對金融、運營商等數據密集型行業的運行維護、應用開發等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台軟體。

5、網易猛獁

網易猛獁大數據平台使一站式的大數據應用開發和數據管理平台，包括大數據開發套件和hadoop發行版兩部分。大數據開發套件主要包含數據開發、任務運維、自助分析、數據管理、項目管理及多租戶管理等。大數據開發套件將數據開發、數據分析、數據ETL等數據科學工作通過工作流的方式有效地串聯起來，提高了數據開發工程師和數據分析工程師的工作效率。Hadoop發行版涵蓋了網易大數據所有底層平台組件，包括自研組件、基於開源改造的組件。豐富而全面的組件，提供完善的平台能力，使行凱其能輕易地構建不同領域的解決方案，滿足不同類型的業鄭桐務需求。

6.知於大數據分析平台

知於平台的定位與當今流行的平台定位不一樣，它針對的主要是中小型檔叢喚企業，為中小型企業提供大數據解決方案。現階段，平台主打的產品是輿情系統、文章傳播分析與網站排名監測，每個服務的價格單次在50元左右，性價比極高。

F. 大數據應用平台開發是什麼，有哪些公司

在大數據領域大概有四個大的工作方向，除了大數據平台應用及開發、大版數據分析與權應用和大數據平台集成與運維之外，還有大數據平台架構與研發，除了以上四個大的工作方向之外，還有一個工作方向是大數據技術推廣和培訓，這部分工作目前也有不少人在從事。

大數據平台應用開發是目前一個就業的熱門方向，一方面是大數據開發的場景眾多，另一方面是難度並不高，能夠接納的從業人數也非常多。大數據開發主要是滿足企業在大數據平台上的應用開發，與場景有密切的關系。