大数据处理平台都有哪些?
云计算国内龙头企业都有哪些呢?

云计算国内龙头企业都有哪些呢?云计算国内龙头企业都有哪些呢?说到云计算可能大家对这个词语是听说过,但不是很了解,其实云计算它是属于一种分布式计算方式,指的是通过网络云将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户,云计算非常强大,可以在短时间之内完成对数以万计的数据进行处理,从而达到强大的网络服务,目前云计算在国内的龙头企业就有以下三个。
一、华为云华为云,华为云是华为公有云品牌,致力于提供专业的公有云服务,提供弹性云服务器,对象存储服务软件开发云等云计算服务,以可信开放全球服务,三大核心优势服务全球用户,华为云成立是2005年专注于云计算中公有云领域,技术研究和生态拓展,致力于为用户提供一站式计算基础设施服务,华为云立足于互联网领域,功能非常强大,也有非常强硬计算能力。
二、阿里云阿里云是阿里巴巴旗下云计算品牌,全球卓越的云计算技术和服务提供商,阿里云是创立于2009年,是全球领先的云计算和人工智能科技公司,致力于在线公共服务的方式提供安全可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技,阿里云服务重于制造,金融,政务,交通,医疗,电信,能源等众多领域的领军企业,也收获中国联通12306,中石化等大型企业客户,以及微博知乎等明星互联网公司。
阿里云在非常有挑战性的应用场景中,依然保持着很良好的运行记录。
三、腾讯云最后一个就是腾讯云,腾讯云是有着深厚的技术架构,并且有着多年对海量互联网服务经验,不管是社交游戏还是其他领域,都有多年的成熟产品来提供产品服务,腾讯在云端完成重要部署,为开发者提供企业云服务、云数据、云运营等整体暂时服务方式。
而且阿里云是具有云服务器,云储存云数据库和弹性web 引擎等基础云服务,腾讯云分析腾讯云推送等腾讯整体大数据能力以及QQ互联QQ空间等社交体系正式腾讯云可以提供给这些行业差异化优势,造就了可支持各种互联网使用场景的高品质腾讯云技术平台。
大数据处理平台(完整版)

动态位置信息
位置数据规范化
更多…
热点分析
号码信息 用户信息 业务位置信息 更多信息
输出
标准的位置应用
基础统计分析 用户分类 更多…
谢谢!
对系统资源消耗严重。
数据采集面临巨大压力
接口单元名称
类别 数据量(天)
网络数据类信令
Gb/Gn接口 1.65T/Day
用户动态呼叫、短信、位置、 切换、开关机行为信息
A接口
3.3T/Day
WAP日志
WAP网关 300G/Day
…
…
…
1 运营商大数据背景 2 大数据平台介绍
3 应用案例
大数据平台规划
聚类
分类
信息统计
4
日志 汇总
用户 行为
网站
分类
访问 内容 主题
访搜问 索 关键 字
基础分 析能力
文本挖掘
数据挖掘
HIVE
HADOOP平台
云ETL 管理 应用 开发 应用 监控 应用 调度
M/R
ETL-基于流程的ETL工具
1. 云ETL基于Oozie工作流,提供ETL任务编排、任务调度、任务监控等功能。 2. 管理与监控提供平台应用层自管理能力,包含数据质量管理、安全管理、告警管理、日志管理、系统
设计更好的流量套餐、 终端和互联网业务
为用户精确地进行推荐, 及时地进行服务
更多…
用户的行为是什么
都是哪些用户在使用移 动互联网,都有什么样 的特征? 都在干什么? 行为模式如何? 占用了多少资源或流量? 对网络影响如何? 如何牵引用户行为改变 对网络的影响?
实 现
互联网内容分析基础服务
输出
互联网内容抓取
大数据处理中的Lambda架构和Kappa架构

⼤数据处理中的Lambda架构和Kappa架构⾸先我们来看⼀个典型的互联⽹⼤数据平台的架构,如下图所⽰:在这张架构图中,⼤数据平台⾥⾯向⽤户的在线业务处理组件⽤褐⾊标⽰出来,这部分是属于互联⽹在线应⽤的部分,其他蓝⾊的部分属于⼤数据相关组件,使⽤开源⼤数据产品或者⾃⼰开发相关⼤数据组件。
你可以看到,⼤数据平台由上到下,可分为三个部分:数据采集、数据处理、数据输出与展⽰。
数据采集将应⽤程序产⽣的数据和⽇志等同步到⼤数据系统中,由于数据源不同,这⾥的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。
数据库同步通常⽤ Sqoop,⽇志同步可以选择 Flume,打点采集的数据经过格式化转换后通过 Kafka 等消息队列进⾏传递。
不同的数据源产⽣的数据质量可能差别很⼤,数据库中的数据也许可以直接导⼊⼤数据系统就可以使⽤了,⽽⽇志和爬⾍产⽣的数据就需要进⾏⼤量的清洗、转化处理才能有效使⽤。
数据处理这部分是⼤数据存储与计算的核⼼,数据同步系统导⼊的数据存储在 HDFS。
MapReduce、Hive、Spark 等计算任务读取 HDFS 上的数据进⾏计算,再将计算结果写⼊ HDFS。
MapReduce、Hive、Spark 等进⾏的计算处理被称作是离线计算,HDFS 存储的数据被称为离线数据。
在⼤数据系统上进⾏的离线计算通常针对(某⼀⽅⾯的)全体数据,⽐如针对历史上所有订单进⾏商品的关联性挖掘,这时候数据规模⾮常⼤,需要较长的运⾏时间,这类计算就是离线计算。
除了离线计算,还有⼀些场景,数据规模也⽐较⼤,但是要求处理的时间却⽐较短。
⽐如淘宝要统计每秒产⽣的订单数,以便进⾏监控和宣传。
这种场景被称为⼤数据流式计算,通常⽤ Storm、Spark Steaming 等流式⼤数据引擎来完成,可以在秒级甚⾄毫秒级时间内完成计算。
数据输出与展⽰⼤数据计算产⽣的数据还是写⼊到 HDFS 中,但应⽤程序不可能到 HDFS 中读取数据,所以必须要将 HDFS 中的数据导出到数据库中。
电信协优考试题库云计算+大数据

在网络爬虫的爬行策略中,应用最为基础的是?
38 单项选择题
数据仓库的特点描述错误的是?
39 多项选择题
从功能结构划分,数据仓库系统至少应包括哪三个 关键部分?
40 单项选择题
支撑大数据业务的基础是?
41 单项选择题
下面哪个不是数据可视化工具?
42 多项选择题
下列关于大数据的说法中,错误的是?
43 多项选择题
答案 D ABCD D C BDE BDE ABC E ABCDE ABC
产品分类 大数据 大数据 大数据 大数据 大数据 大数据 大数据 大数据 大数据 大数据
(A)快速部署 (B)按需租用 (C)安全保障 (D)自助管理 (E)减少维护压力 (A)(星图)风险防控 (B)(星图)精准营销 (C)(鲲鹏)区域洞察 (D)(鲲鹏)智慧运营 (E)(飞龙)大数据PaaS云平台 (A)咨询规划 (B)数据治理 (C)基础设施 (D)平台运营 (E)业务应用 (A)新建设项目 (B)提升业务连续性 (C)缩短业务响应时间 (D)降低运营成本 (E)保证交付质量 (A)五维一趣,身份、行为、消费、位置、终端和兴趣 (B)五维一高,身份属性、消费能力、履约意愿、行为偏好、人脉关系和高危行为 (C)4A,认证、账号、授权、审计 (D)五分一统,分类、分级、分形、分步、分权和统一出口 (A)采集——挖掘——清洗——统计 (B)采集——统计——清洗——挖掘 (C)采集——清洗——挖掘——统计 (D)采集——清洗——统计——挖掘 (A)洞察 (B)搜集 (C)联系 (D)挖掘 (A)数据规模大 (B)数据类型多样 (C)数据处理速度快 (D)数据价值密度高 (A)大量化 (B)真实性 (C)多样化 (D)价值密度低 (E)分析处理速度快 (A)蓝牙 (B)云计算 (C)博弈论 (D)wifi (A)大规模存储与计算 (B)数据分析处理 (C)智能化 (D)三个选项都是
国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势

国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势?大数据类的公司1、大数据决策平台,帆软。
帆软是商业智能和数据分析平台提供商,从报表工具到商业智能BI,有十多年的数据应用的底子,在这个领域很成熟,但是很低调。
像帆软的FineBI,可以部署自带的FineIndex(类cube,数据仓库),有数据缓存机制,可实现定量更新,定时更新,减少了数据仓库的建设维护。
还有FineDirect(直连)可直接连接数据仓库或数据库,主要针对Hadoop一类的大数据平台和实时数据分析的需求。
2、数据库,大数据平台类,星环,做Hadoop生态系列的大数据底层平台公司。
Hadoop是开源的,星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化,功能细化,为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。
3、云计算,云端大数据类,阿里巴巴,明星产品-阿里云,与亚马逊AWS抗衡,做公有云、私有云、混合云。
实力不差,符合阿里巴巴的气质,很有野心。
4、大数据存储硬件类,浪潮,很老牌的IT公司,国资委控股,研究大数据方面的存储,在国内比较领先。
BI Hadoop的案例Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,是Apache的一个开源项目名称,核心部分包括HDFS 及MapReduce。
其中,HDFS是分布式文件系统,MapReduce是分布式计算引擎。
时至今日,Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至到了成熟期,同时也衍生出了一个庞大的生态圈,比较知名的包括HBase、Hive、Spark等。
HBase是基于HDFS的分布式列式数据库,HIVE 是一个基于HBase数据仓库系统。
Impala为存储在HDFS 和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能,基于HIVE 服务,并可共享HIVE的元数据。
Spark是一个类似MapReduce的并行计算框架,也提供了类似的HIVE的Spark SQL查询接口,Hive是基于hadoop的数据分析工具。
大数据学习心得

大数据学习心得大数据中的“大”不是绝对意义上的大,虽然在大多数情况下是这个意思。
大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。
下面是店铺为大家收集整理的大数据学习心得,欢迎大家阅读。
大数据学习心得篇1大数据时代已经悄然到来,如何应对大数据时代带来的挑战与机遇,是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。
大数据时代是我们的一个黄金时代,对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。
在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念,并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。
在前几年本世纪初的时候,世界都称本世纪为“信息世纪”。
确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后,我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。
打开电视,打开电脑,甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等,你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值,数据本身有潜在的价值,但价值比较分散;数据高速产生,需高速处理。
大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集,其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
遂有了“大数据”技术的应运而生。
现在,当数据的积累量足够大的时候到来时,量变引起了质变。
“大数据”通过对海量数据有针对性的分析,赋予了互联网“智商”,这使得互联网的作用,从简单的数据交流和信息传递,上升到基于海量数据的分析,一句话“他开始思考了”。
简言之,大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析,并整理成为有用的资讯,帮助用户完成决策。
借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化,从而促使他们作出对企业更有利的决策,使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。
免费大数据平台有哪些?

免费⼤数据平台有哪些?免费⼤数据平台有哪些?昨天(5⽉28号)由社科⽂献出版社初版的《⼤数据蓝⽪书:中国⼤数据发展报告No.2》正式发布了。
以“数化万物智在融合”为主题的中国国际⼤数据产业博览会也京举⾏中。
基本可以预见,在接下来的⼀段时期内关于⼤数据应⽤开发⼜将进⼊到⼀个新的阶段。
现在市⾯上围绕⼤数据的应⽤开发如⽕如荼,⽐如,企业级⼤数据处理平台开发、政务⼤数据平台的开发、智慧交通⼤数据平台开发等。
这些⼤数据处理平台的开发从技术⾓度上来说都是偏向于底层的,开发难度之⼤真不是三两个⼈就可以搞得定的。
虽然个⼈独⽴开发难度⼤,但研究下这些平台架构总是可以的,可能对于从事开发⽅⾯的技术宅来说,势必是要去研究下的!从我⾃⼰⾝边的这些技术宅⾝上,这⼀点我是看的很透彻的。
我接触⼤数据的时间其实不是很久,也就是从去年开始接触的,算是我这个⼩圈⼦⾥⽐较早倒腾⼤数据⽅⾯东西的⼈之⼀吧。
前⼏天有⼈问是否有免费的⼤数据平台可以玩⼀下。
默默回了他,免费的没有,付费的倒是⼀⼤把!免费的也不能说是没有,如果仅仅是作为个⼈爱好研究⼀下倒是可以找来⼀些免费版本的玩⼀下的,当然作为企业或者⼀些⼤平台应⽤的,⾃然是需要花⼤价钱购买更为专业的版本的。
那些付费版本的这⾥我们就不讨论了,对于个⼈想要研究⼀下⼤数据相关内容的,到时候可以去玩⼀下⼤快搜索的DKhadoop,我印象中是有好⼏个版本的,有独⽴的免费版的可以去⼤快搜索的⽹站上去申请下载的。
DKhadoop免费版本的没有安装过的,我⽤的是⼤快的其他版本的。
可能是习惯了吧,所以觉得还是很好⽤的。
其实提供免费版试⽤版本的不是只有⼤快搜索了,很多做⼤数据hadoop开发的⼀般都会提供⼀些“乞丐版”。
但各家提供的这些免费试⽤版也是存在很⼤差异的,虽然⼤家遵循的开发原则⼀致,但还是各⼈有各⼈的特⾊吧。
其他版本的我没怎么⽤过,也不好说太多。
感兴趣的可以⾃⼰再去查找⼀些!。
面向工业互联网的实时数据采集与处理技术研究

面向工业互联网的实时数据采集与处理技术研究随着工业互联网的发展,各种设备、机器和传感器都可以通过物联网连接到网络中,形成一个庞大的、分布式的工业物联网。
这个网络中的节点数量非常庞大,并且节点之间的通信非常频繁,需要大量的数据采集和处理技术来保证其正常运行。
传统的数据采集方法是通过串口或者以太网将设备的数据传输到中心控制器中,然后进行分析和处理。
但是这种方式存在一些问题,例如信号传输的延时比较大、数据的可靠性不高、通信的带宽有限等等。
为了解决这些问题,工业互联网采用了一种新的数据采集和处理方式,即实时数据采集和处理技术。
实时数据采集和处理技术是指通过高速、可靠的网络连接直接将设备的数据传输到云端或者中心服务器中,然后通过高性能的分布式计算平台进行实时处理和分析。
这种方法可以大大降低数据传输的延时和错误率,提高数据采集的可靠性和准确性,同时也可以支持更高的通信带宽和数据量。
实时数据采集和处理技术必须满足以下几个关键性能指标:1. 高速度:能够快速地采集和处理大量实时数据,实时性要求高。
2. 可靠性:能够保证采集和处理的数据的完整性和准确性,对数据的可靠性要求高。
3. 高效性:能够充分利用硬件和网络资源,提高数据采集和处理的效率。
4. 可扩展性:能够支持大规模的节点、设备和数据量,能够快速地扩展网络的规模和容量。
实时数据采集和处理技术的核心是大数据技术。
数据量巨大、数据来源广泛、数据质量复杂等都是大数据技术所必须面对的问题,因此,大数据技术的应用能够满足实时数据采集和处理技术的要求,并具有一定的优势。
特别是利用分布式计算和云计算的优势,可以实现实时数据的高效采集和低延时处理。
在实时数据采集和处理技术中,数据的传输和处理具有一定的并行性和分布性。
因此,需要使用一些专门的技术和平台来支持本技术。
下面列举一些关键的技术和平台:1. 大数据分析平台:Hadoop、Spark等分布式计算平台可以支持大规模数据分析和处理,并能够快速地处理大量的实时数据。
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在大数据工作中,有很多的工具和平台需要我们去了解,当我们把这些工具烂熟于心,我们就能够更好地处理大数据所涉及的问题。
关于大数据的工具有很多,我们在前面的文章中已经给大家介绍了不少,今天重点给大家介绍一下大数据的处理平台。
大数据的处理平台也是有很多的,我们可以从大数据的处理过程中进行区分。
而大数据的处理过程也有很多,比如大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示等,各种领域的大数据应用一般都会涉及到这些基本过程,但不同应用可能会有所侧重。
那么大数据处理平台都有什么类型呢?我们就给大家解答一下。
通常来说,有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题。
目前大数据技术平台有很多,这就需要我们可以对大数据处理平台进行分类,这就可以从大数据处理的过程、大数据处理的数据类型、大数据处理的方式以及平台对数据的部署方式这几方面进行。
首先我们从大数据处理的方式来划分,这样我们就能够把大数据平台分为批量处理、实时处理、综合处理。
其中批量数据是对成批数据进行一次性处理,而实时处理对处理的延时有严格的要求,综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。
这样分使得大数据处理系统更容易区分。
然后我们就给大家说一下从大数据处理的过程来区分大数据处理平台。
通过数据处理的过程我们可以分为数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台,它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、分析、预测、应用等功能。
如果我们从大数据处理的数据类型来划分,这里我们可以分为针对关系型数据、非关系型数据、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。
这些在很多企业中经常使用的。
假如我们从平台对数据的部署方式区分大数据分析平台我们可以分为基于内存的、基于磁盘的。
前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行,后者则是通过磁盘文件的方式。
其实技术平台还有分布式、集中式之分,云环境和非云环境之分等。
这样就能够为用户提供了大数据存储、计算能力、大数据分析挖掘、以及输出展示等服务,用户可以容易地实现BI 商业智能、人工智能服务,具备一站式数据应用能力。
关于大数据处理平台的划分我们就给大家介绍到这里了。
其实大数据处理平台真的有很多,我们需要根据自己的实际情况选择学习大数据处理平台的相关知识,这样是对工作的负责,也是对自己的负责。
最后祝愿大家早日学成大数据。