天枢大数据平台是干什么的

1. 大数据中心是干嘛的

大数据中心是国家电网数据管理的专业机构和数据共享、服务、创新平台。以国家大数据中心为例，位于贵州的大数据库灾备中心机房内有一根网络虚拟专线。这条专线跨越北京与贵州之间的距离，实现了国家与贵州灾备中心数据的同步传输和异地备份。

大数据中心是干嘛的

中国大数据有八大节点和三大核心节点。中国网络的核心层由北京、上海、广州、沈阳、南京、武汉、成都、西安等核心节点组成。

核心层的功能主要是提供与国际internet的互联，以及提供大区之间信息交换的通路。

核心节点之间为不完全网状结构。以北京、上海、广州为中心的三中心结构，其它核心节点分别以至少两条高速ATM链路与三个中心相连。

2. 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。

3. 大数据是做什么的

问题一：大数据能做什么 如果说砍树是一个职业，那你手中的斧头就是大数据。大数据是一种覆盖政商等领域的超大型平台，你可以用大数据来瞄准你所关心领域的长短点并很快很准地得出预判，升华概念，你能通过数据预测未来，行业的未来你能掌握了，就能赚钱。

问题二：大数据可以做什么 用处太多了
首先，精准化定制。
主要是针对供需两方的，获取需方的个性化需求，帮助供方定准定位目标，然后依据需求提 *** 品，最终实现供需双方的最佳匹配。
具体应用举例，也可以归纳为三类。
一是个性化产品，比如智能化的搜索引擎，搜索同样的内容，每个人的结果都不同。或者是一些定制化的新闻服务，或者是网游等。
第二种是精准营销，现在已经比较常见的互联网营销，网络的推广，淘宝的网页推广等，或者是基于地理位置的信息推送，当我到达某个地方，会自动推送周边的消费设施等。
第三种是选址定位，包括零售店面的选址，或者是公共基础设施的选址。
这些全都是通过对用户需求的氏闹大数据分析，然后供方提供相对定制化的服务。
应用的第二个方向，预测。
预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。
从具体的应用上，也大概可以分为三类。
一是决策支持类的，小到企业的运营决策，证券投资决策，医疗行业的临床诊疗支持，以及电子政务等。
二是风险预警类的，比如疫情预测，日常健康管理的疾病预测，设备设施的运营维护，公共安全，以及金融业的信用风险管理等。
第三种是实时优化类的，比如智能线路规划，实时定价等。

问题三：什么是大数据，大数据可以做什么 大数据，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据可以对；数据进行收集和存储，在这基础上，再进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。
当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器可以实现自动化，那也许就会成为一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。

问题四：大数据是做什么的 大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”帆配业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
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社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。
所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化：
1 大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动
2 信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合
3 信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广
4 精准营销
5 第三方支付 ―― 小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带歼轿罩来的全面互联网金融改革
6 产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构
7 企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界
8 *** 及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整
9 数据创新带来的新服务

问题五：大数据是什么？大数据可以做什么？大数据实际做了什么？大数据要怎么做 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据分析的标配是商业智能（BI）软件，传统数据分析的繁杂之处主要体现在两个方面，一是技术人员需要花费大量时间准备数据；二是业务人员基于数据偶得的一些分析需求实现过程复杂。 FineBI的Data Service模块，特有的分析设计模式和指标影响因素智能分析模块，能够帮助用户解决传统BI数据准备时间长，偶得数据分析过程复杂等问题，让技术人员准备数据时无需任何代码和复杂的设置过程，让非IT人员能够轻松自在得进行分析。

问题六：大数据可以做什么 可以用几个关键词对大数据做一个界定。
首先，“规模大”，这种规模可以从两个维度来衡量，一是从时间序列累积大量的数据，二是在深度上更加细化的数据。
其次，“多样化”，可以是不同的数据格式，如文字、图片、视频等，可以是不同的数据类别，如人口数据，经济数据等，还可以有不同的数据来源，如互联网、传感器等。
第三，“动态化”。数据是不停地变化的，可以随着时间快速增加大量数据，也可以是在空间上不断移动变化的数据。
这三个关键词对大数据从形象上做了界定。
但还需要一个关键能力，就是“处理速度快”。如果这么大规模、多样化又动态变化的数据有了，但需要很长的时间去处理分析，那不叫大数据。从另一个角度，要实现这些数据快速处理，靠人工肯定是没办法实现的，因此，需要借助于机器实现。
最终，我们借助机器，通过对这些数据进行快速的处理分析，获取想要的信息或者应用的整套体系，才能称为大数据。

问题七：大数据公司具体做什么？ 主要业务包括数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等，这些是依托已有数据的基础上展开的业务模式，其他大数据公司是依靠大数据工具，对市场需求，为市场带来创新方案并推动技 术发展。这类公司里天云大数据在市场应用里更加广泛

问题八：大数据应用到底是做什么的？ 对于“大数据”，研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 *** 的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

问题九：在未来大数据能做什么？ 是的，通过网络进行收集数据，将采集到的数据进行加工处理、分析，前提是 要通信的，大数据是指 一个 当今现代化的一个流行化概念名词，二三十年前就有人提出来了，特指 海量信息，可以永久性存储在服务器中，谁采集到的数据，谁管理，数据是在变化的，随着人类的活动，国内 掀起一场互联网金融，每个行业 都有自己 独特的 数据 分类信息，进行数据挖掘，有用的数据 捞取出来 ，那么它就是有意义 的

问题十：大数据营销具体是什么呢？ 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。阳众互动认为大数据营销真正的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人，说到底就是以自身掌握的数据或者说信息对客户进行精准的定位，以最好、最快的满足目标群体的需求。

4. 大数据是干什么的！

1 写 SQL （很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL ）

2 为集群搭大数据环境（一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，严重影响开发效率）

3 维护大数据平台（这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作）

4 数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）

5 应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）

6 数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash）

7 数据处理
7.1 离线数据处理（这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和第一点有点重复了）
7.2 实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 采集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理）

8 数据可视化（这个我司是用 Spring Boot 连接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts）

9 大数据平台开发（偏java方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的 PaaS 平台）

10 数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和服务器资源，都是基于宽表层查询出业务数据）

11 搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM 层，其中DW是最重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的操作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少 内存 和 CPU 的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发操作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）

总之就是离不开写 SQL ...

5. 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。

6. 大数据中心是做啥的接收一般什么层次的毕业生呢

以国家电网大数据中心为例，大数据中心是国家电网数据管理的专业机构和数据共享、数据服务、数字创新平台，主要负责公司数据管理、运营、服务等方面工作，致力实现数据资产统一运营，推进数据资源高效使用，为公司建设“三型两网”世界一流能源互联网企业提供数字化支撑。

国家电网总经理、党组副书记辛保安在此次揭牌仪式中表示，大数据中心挂牌成立，标志着公司数字化建设进入新发展阶段。

大数据中心要紧紧围绕“三型两网、世界一流”战略部署，以打造能源领域国际一流大数据中心为目标，统筹做好机构建设、技术创新、人才培养等各方面工作，加强与上下游、客户、政府和社会各界的合作，构建共建共享共治共赢的能源大数据生态体系，以数字化推动公司高质量发展。

(6)天枢大数据平台是干什么的扩展阅读

从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1、手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

2、没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3、既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。