大數據層功能

1. 大數據平台提供的最基本的兩個功能是什麼

最基本的兩個功能是：一數據收集；二數據分析歸納。
擴展：

一、它必須容納海量數據

如果大數據分析平台無法擴展以存儲或管理海量數據，那麼僅僅提高速度所帶來的作用相當有限。大數據分析平台必須能夠容納海量數據。

大規模並行處理是用於擴展分析處理的理想技術，因為它同時利用計算機群集的存儲和計算能力。它不僅在性能上有所擴展，而且其處理傳入的大量數據流的能力也相應提高。

此外，被設計為用於處理結構化數據的大數據平台使用MPP，可進一步加速處理操作，這是因為已針對分析程序優化了結構化數據，並減少了回答查詢所需執行的搜索量。結構化資料庫能夠更好地了解數據在數據海洋中的位置，並且可以精確地存取數據。

一般來說，非結構化資料庫難以擴展到採用列式設計的結構化資料庫所能達到的級別。但是，大數據分析平台可能整合有能夠提高非結構化資料庫的可擴展性和性能的功能。

二、它必須非常快

簡單來說，數字時代下，用戶不希望在運行查詢時長時間地等待結果。他們期望即時得到滿足，獲得即時結果，而對其他工作負載沒有影響。這意味著大數據分析平台必須增強現有應用程序的性能，允許您開發具有挑戰性的新分析方法，並提供合理、可預測和經濟的橫向擴展策略。

從技術角度來看，要滿足這些期望，必須結合列式資料庫架構(相對於基於行的非並行處理傳統資料庫)和使用大規模並行處理技術或者說MPP。

理由在於：列式設計可最大限度地減少I/O爭用，後者是導致分析處理發生延遲的主要原因。列式設計還可提供極高的壓縮率，相比於行式資料庫，通常可將壓縮率提高四倍或五倍。MPP數據倉庫通常按比例線性擴展，這意味著如果您將雙節點MPP倉庫的空間翻倍，那麼可有效將其性能提高一倍。

列式設計和MPP的結合不僅能夠大幅提高性能(通常約100到1000倍)，還可以實現更低且更透明的定價機制，例如針對每TB的模型而非傳統的針對每處理器、每節點、每用戶的定價方案。最終結果：性能呈指數級增長，同時大數據分析處理過程的總成本大幅降低。

三、它必須兼容傳統工具

如果您的大數據分析平台依賴於「提取、轉換、載入」(ETL)工具(如Attunity、Informatica、Syncsort、Talend或Pentaho)或基於SQL的可視化工具(如Logi

Analytics、Looker、MicroStrategy、Qlik、Tableau和Talena），請確保該平台已經過認證，可與所有這些工具而不僅僅是主要供應商的工具搭配使用。此外，確保您使用的所有工具和擴展技術符合最新版本的ANSI
SQL標准(SQL2011)。

四、它必須為數據科學家提供支持

數據科學家在企業IT中擁有著更高的影響力和重要性，因此大數據分析平台應在下述兩個關鍵方面支持數據科學家。首先，新一代數據科學家採用Java、Python和R等工具來執行預測式分析。底層分析資料庫應支持和加速創新型預測分析的創建過程。

其次，此平台應有助於將數據科學家的工作與業務目標聯系起來。如今，數據科學家的角色常常從統計學家演變而來，後者相對而言更具學術意味，而且通常並不熟悉宏觀業務目標。在某些情況下，會導致數據科學家得出的結論可能不完整、不準確或與業務成果無關。同時，商業人士常常樂於讓統計學家在封閉的環境中工作，只在需要他們支招時才去找他們。

快速、高效、易於使用和廣泛部署的大數據分析平台可以幫助拉近商業人士和技術專家之間的距離。

五、它應提供高級分析功能

根據您的特定使用情況，可能有必要深入查看由大數據分析引擎提供的內置SQL分析功能。您必須從底層查看，以了解究竟提供了何種SQL分析，而不用對該數據執行分析。例如，如果要對從設備獲得的數據執行分析(如在物聯網中)，則需要諸如「時間序列分析」和「差距分析」等分析功能。如果沒有這些功能，您可能需要花費時間整理數據或編寫自定義代碼。

2. 什麼是大數據大數據具體有什麼用大數據到底能幹什麼

什麼是大數據？

一句話快答：一是大數據是一個很大的海量的數據集；二是指版的新型處理權海量數據的技術體系。

大數據是一個抽象的概念，可以簡單理解為"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。

大數據有什麼價值？

一句話快答：將海量數據價值化。

大數據的核心作用是數據價值化，簡單地說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個將數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。

大數據有哪些作用？

一句話快答：給人類提供輔助服務，為智能體提供決策服務。

大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。

對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。

對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。

對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。加米穀大數據培訓。

3. 大數據從技術層面分為那幾層,每一層有什麼功能

大數據技術層面主要分為這幾層
1. 預測分析技術
這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼，愛奇藝正在預測你可能想看什麼，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……
2. NoSQL資料庫
NoSQL，Not Only SQL，意思是「不僅僅是SQL」，泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且，NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知識發現
支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平台。
4. 大數據流計算引擎
能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內存數據結構
通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。
6. 分布式文件存儲
為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數據虛擬化
數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，並且可以提供單個客戶用戶視圖。
8. 數據集成
用於跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 數據准備
減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體，以加速數據對分析的有用性。
10. 數據質量
使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。

4. 大數據技術架構的什麼層提供基於統計學的數據

大數據技術架構的分析層提供基於統計學的數據。

大數據的四層堆棧式技術架構：

1、基礎層

第一層作為整個大數據技術架構基礎的最底層，也是基礎層。要實現大數據規模的應用，企業需要一個高度自動化的、可橫向擴展的存儲和計算平台。這個基礎設施需要從以前的存儲孤島發展為具有共享能力的高容量存儲池。容量、性能和吞吐量必須可以線性擴展。

雲模型鼓勵訪問數據並提供彈性資源池來應對大規模問題，解決了如何存儲大量數據，以及如何積聚所需的計算資源來操作數據的問題。在雲中，數據跨多個節點調配和分布，使得數據更接近需要它的用戶，從而可以縮短響應時間和提高生產率。

2、管理層

要支持在多源數據上做深層次的分析，大數據技術架構中需要一個管理平台，使結構化和非結構化數據管理為一體，具備實時傳送和查詢、計算功能。本層既包括數據的存儲和管理，也涉及數據的計算。並行化和分布式是大數據管理平台所必須考慮的要素。

3、分析層

大數據應用需要大數據分析。分析層提供基於統計學的數據挖掘和機器學習演算法，用於分析和解釋數據集，幫助企業獲得對數據價值深入的領悟。可擴展性強、使用靈活的大數據分析平台更可成為數據科學家的利器，起到事半功倍的效果。

4、應用層

大數據的價值體現在幫助企業進行決策和為終端用戶提供服務的應用。不同的新型商業需求驅動了大數據的應用。反之，大數據應用為企業提供的競爭優勢使得企業更加重視大數據的價值。新型大數據應用對大數據技術不斷提出新的要求，大數據技術也因此在不斷的發展變化中日趨成熟。

5. 大數據有哪些重要的作用

我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。

一、 發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。

二、 發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。

三、 發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求如鄭更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師，如果想系統的學習編程的可以來我這看看。

對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而渣察頌職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠沒喊將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。成都加米穀大數據培訓機構，專注於大數據人才培養。

希望對您有所幫助！~