大数据综合平台是什么原因

㈠ 为什么当下众多企业都在着力搭建自己的大数据平台

大数据时代是未来的趋势，为了适应社会发展，必须建立，这样才能够生存下去。

何为大数据

过去，大数据指的是那些数量庞大而复杂的数据集，其大小超出了常用软件工具在可容忍的时间内捕获、管理和处理数据的能力。一个更能达成共识的定义就是：大数据代表的信息资产的特点是具有非常庞大的数量，产生的速度非常快以及数据的多样性，这些特点决定了需要特定的技术和分析方法来实现其价值的转化。因此，其实近期“大数据”已经很少用来指数据集的大小了，现在更倾向于指人们使用预测分析、用户行为分析或某些其他高级的数据分析方法，从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的，但是通过各种数据计算和分析，可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来，创造价值。

这也是为什么企业们纷纷想搭建大数据分析平台的原因。每天企业的内部运营支撑系统和外部与客户的交互系统都能产生大量的数据，如何利用这些数据向企业内部和外部企业客户提供具有极大商业价值的信息支撑和智能解决方案已经成为企业的重要的无形资产。根据企业量身定做的大数据分析平台，可为企业提供报表工具、分析工具、结合企业的实际需求进行的解决方案实施服务；企业的管理人员、业务分析人员等也可以通过web、手机或者其他移动设备访问，以便随时了解企业的关键指标和进行深度业务分析。

那么，想而知，对于这个集团目前建设基础数据平台和BI应用是未来一段时间的重点。通过数据平台和BI应用建设，他们可以搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测分析，并为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。下图为该集团的大数据分析平台的效果图，可视为最终的建设目标。

㈡ 为什么当下众多企业都在着力搭建自己的大数据平台

（1）操作系统的选择操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台，要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统，正确的选择操作系统的版本。

（4）数据存储除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，部署在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标主要是依赖横向扩展，通过不断的增加廉价的商用服务器，增加计算和存储能力。
（5）选择数据挖掘工具Hive可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL的查询功能，它是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，是为了减少MapRece编写工作的批处理系统，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece、编程能力较弱和不擅长java的用户能够在HDFS大规模数据集上很好的利用SQL语言查询、汇总、分析数据。

㈢ 大数据平台是什么什么时候需要大数据平台如何建立大数据平台

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

㈣ 你觉得贵州成为大数据中心的原因是什么

1、自然条件优越：数据中心承载着海量的数据，需要给服务器更好的散热。而贵州水资源丰富，且平均温度在15度左右。既能为服务器散热和发电提供充足的水资源，又拥有足够低温的客观环境来保障散热。

2、环保指标有保证：贵州省内有9个规模不一的水力发电站，可充分保证能源的清洁与环保。

3、安全因素：数据中心属于中资金投资项目，数据中心等级不同，建筑结构、安全性、电气、制冷、防火系统都会不同，数据中心造价昂贵，因此数据中心的安全性就显得非常重要。贵州地处我国云贵高原，远离环太平洋地震地带，地质灾害很少，因此地质上的安全是选择贵州的一大因素

㈤ 大数据服务平台是什么有什么用

现今社会每来时每刻都在源产生数据，企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，我们身边处处都有大数据。而大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台，然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务，国外如Amazon ，Oracle，IBM，Microsoft...国内如华为，商理事等公司都是该服务的践行者。