大数据处理平台都有哪些？

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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。

收集行业数据的网站名称是什么

收集行业数据的网站名称是什么在当今信息爆炸的时代，数据已经变得越来越重要。

对于许多行业来说，收集和分析数据是制定决策和发展战略的重要一环。

因此，有许多专门的网站被开发出来，旨在帮助人们收集、整理和分析各行各业的数据。

下面介绍几个值得一提的收集行业数据的网站。

1.DataWorld（数据世界） DataWorld是一个致力于整理和分享各种行业数据的平台。

它提供了各种数据集，涵盖了各个行业的关键指标，如经济数据、人口统计数据、环境数据等。

用户可以根据自己的需求搜索和浏览各种数据集，并进行数据分析和可视化。

2.Statista（统计达人） Statista是一个专业的统计数据平台，提供了丰富的行业数据和市场研究报告。

它收集了全球各个行业的数据，涵盖了人口统计、经济指标、消费趋势等方面。

用户可以通过Statista获取最新的行业数据，了解市场趋势，为商业决策提供支持。

3.World Bank Data（世界银行数据）作为一个国际性的金融机构，世界银行提供了丰富的经济和社会数据。

网站上收集并提供了来自全球各个国家和地区的行业数据，包括国民经济指标、贸易数据、教育数据等。

用户可以通过世界银行数据网站轻松访问并下载这些数据，用于研究和分析。

4.Kaggle Kaggle是一个数据科学社区和竞赛平台，它汇集了全球各地的数据科学家和机器学习爱好者。

在Kaggle上，用户可以参与各种数据挑战和竞赛，从而提升自己的数据分析和建模技能。

此外，平台上还有各种公开的数据集，供用户练习使用。

5.Crunchbase Crunchbase是一个关于初创企业和公司的数据库。

它收集了全球各地的创业公司和创新公司的信息，包括其业务模式、融资情况、员工人数等。

通过Crunchbase，用户可以追踪公司的发展，并获取行业的最新趋势和动态。

综上所述，以上几个网站都是专门用于收集行业数据的平台。

它们提供了丰富的数据资源，帮助用户快速获取各个行业的关键数据并进行分析。

大数据

什么是大数据大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据的定义大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。

大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。

在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。

高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。

高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。

”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。

大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。

美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。

数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。

大数据的特点一是数据体量巨大。

百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过 1.5PB （1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。

有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

二是数据类型多样。

现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

第7章大数据概览-习题答案[3页]

第7章大数据概览习题7.1 选择题1、下列说法错误的是（ B ）。

A. 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号B. 信息是数据的表现形式和载体C. 数据只有在传递的过程中才能够被称为信息D. 信息的时效性对于信息的使用和传递具有重要的意义2、从数据的表现形式看，大数据的主要典型特征有（ A ）。

①海量②多样③快速④价值A. ①②③④B. ②③④C. ①③④D. ①②④3、以下（ B ）不是大数据生命周期的主要组成部分。

A. 数据采集B. 数据压缩C. 数据处理D. 结果可视化4、目前大数据平台主要包括大数据采集平台、大数据批处理平台、流数据处理平台、内存计算平台和深度学习平台等；以下（ C ）属于流数据处理平台。

A. HadoopB. PytorchC. StormD. TensorFlow5、Nutch是采用（D ）语言编写的具有高可扩展性的搜索引擎。

A. PytorchB. CC. BASICD. Java7.2 填空题1、数据（可视化）指通过图形化的方式，以一种直观、便于理解的形式展示数据及分析结果的方法。

2、（深度学习）通过建立进行分析学习的多层次深度神经网络，组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

3、Storm平台中，（Topology/拓扑）是由一系列通过数据流相互关联的Spout和Bolt组成的有向无环图。

4、TensorFlow是由（张量/Tensor ）和（数据流/Flow ）两部分组成。

5、Spark作业执行一般采用（主从式）架构。

7.3 简答题1、请简单描述Nutch与Hadoop之间的关系。

答：Nutch为实现基于Hadoop分布式平台下的多物理主机并行进行数据采集提供了有效支持。

在Hadoop分布式平台下，Nutch采用Hadoop分布式文件系统，通过Hadoop的MapReduce 计算模型来采集页面中与某个主题相关的数据，可在短时间内采集大量的数据。

第三方大数据查询平台有哪些

第三方大数据查询平台有哪些概述在当今数据爆炸的时代，大数据的分析和查询是企业和组织中不可或缺的一部分。

为了满足用户对大数据的查询需求，许多第三方大数据查询平台应运而生。

本文将介绍一些常见的第三方大数据查询平台，并对其特点进行简要分析。

1. ElasticsearchElasticsearch 是一个可扩展的、开源的分布式搜索和分析引擎。

它被广泛应用于各种大规模数据存储和查询场景。

Elasticsearch 以其高效的全文搜索和复杂查询功能而闻名，具有快速、可扩展、强大的聚合功能等特点。

优点： - 强大的全文搜索能力，支持实时搜索和复杂的查询 - 分布式架构，可以在多个节点上处理大规模数据 - 易于安装和部署，有丰富的社区支持和文档资源- 支持多种编程语言的客户端库缺点： - 配置和调优比较复杂，需要一定的技术基础 - 不适合事务性处理和关系型查询2. Apache HadoopApache Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据的存储和分析。

它使用分布式文件系统（HDFS）存储数据，并使用 MapReduce 模型执行分布式计算任务。

优点： - 分布式存储和计算，可以处理海量数据 - 可以通过 MapReduce 编程模型实现复杂的数据处理任务 - 社区活跃，有大量的第三方插件和工具可用缺点： - 需要编写复杂的 MapReduce 程序 - 不适合实时处理和低延迟查询3. Apache CassandraApache Cassandra 是一个高度可扩展的分布式数据库系统，适用于处理大规模、高可用性的数据。

优点： - 分布式架构，可以在多个节点上存储和处理数据 - 支持水平扩展，可以轻松应对数据量的增长 - 提供高可用性和容错性，可以自动处理节点故障缺点： - 不支持复杂查询和关系型数据库的特性 - 不适合事务性处理和频繁更新的场景4. Apache DruidApache Druid 是一个实时分析数据库，专为面向大数据的实时查询和分析而设计。

大数据平台的软件有哪些

大数据平台的软件有哪些查询引擎一、Phoenix简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。

Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。

Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。

直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。

Phoenix最值得关注的一些特性有：嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的接口，包括元数据API可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE 来添加/删除列版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式DML支持：用于逐行插入的UPSERTV ALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT SELECT、用于删除行的DELETE通过客户端的批处理实现的有限的事务支持单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中紧跟ANSI SQL标准二、Stinger简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG 计算框架。

某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。

其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive的样式系统更符合SQL模型。

优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。

改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。

在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。

大数据平台+数据资产管理平台+数据服务平台

数据中台=大数据平台+数据资产管理平台+数据服务平台数据中台到底是什么？几年过去了，也一直众说纷纭。

笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。

数据中台需要采集数据作为原材料进行数据加工、数据建模，然后分门别类地储存，再根据实际的业务场景,打造各类数据服务（含数据应用平台）从而实现对业务的赋能加速。

但以上流程的实现，需要有对应的系统与产品作为支撑，那么基础的数据中台到底应该由哪些系统或者产品组成？这里我们可以先来看一下几个企业的数据中台架构。

可以看出，虽然每个企业由于自身业务的不同，衍生出来的数据中台体系都有所不同，但大的架构方面是基本统一的，都需要通过一个“数据采集接入”-“加工存储”-“统一管理”-“服务应用”的阶段。

这里笔者认为《数据中台产品经理：从数据体系到数据平台实战》一书中总结的数据中台架构是比较具有普适性的，不论是互联网行业、还是传统行业，都可以在该架构上进行改造，设计建设自己的中台架构。

详见：首个数据中台元数据标准（附下载）总体来说数据中台的功能架构由大数据平台、数据资产管理平台与数据服务平台三大部分组成，其中在数据服务平台中自助分析平台与标签管理系统的应用场景最为广泛。

1、大数据平台大数据平台是数据中台的基座，我们也可以把大数据平台称为大数据开发平台，它需要具备与大数据相关的开发能力，提供数据存储、数据清洗/计算、数据查询展示及权限管理等功能。

那么，应该如何建设上述功能与服务？是不是拥有了上述能力就等同于成功打造大数据平台了呢？其实我们可以发现各公司的大数据平台系统架构其实大同小异，各类架构都包含了数据采集组件、数据存储组件、数据计算引擎、数据权限与安全组件，以及集群管理与监控组件等。

除了少数像阿里这样倾力打造自研“飞天”系统的企业，其他企业在底层组件选用上，还是以Hadoop生态构建的技术体系为主，依托各类开源组件进行优化改进与二次开发。

大数据查询平台有哪些免费的个人

大数据查询平台有哪些免费的个人在当今社会，大数据已经成为了各行各业都离不开的重要资源。

无论是企业还是个人，都需要对海量的数据进行查询和分析，以便更好地理解和利用这些数据。

而为了满足用户的需求，市场上出现了很多大数据查询平台，其中不乏一些免费的个人版平台。

本文将介绍几个免费的个人版大数据查询平台，供您参考。

1. ElasticsearchElasticsearch是一个开源的实时分布式搜索和分析引擎。

它具有高性能、可伸缩、全文搜索和复杂查询等特点。

Elasticsearch可以用于存储、搜索和分析各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据。

它支持多种数据源，如关系型数据库、日志文件等。

Elasticsearch还提供了强大的查询语言和丰富的聚合功能，可以方便地进行数据分析和可视化。

2. Apache HadoopApache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理和存储大规模数据集。

它的核心是Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。

Hadoop提供了一系列工具和库，使得用户可以方便地进行数据的存储、处理和分析。

Hadoop还支持多种编程语言和查询语言，如Java、Python和Hive等，使得用户可以根据自己的需求进行数据查询和分析。

3. Apache SparkApache Spark是一个快速通用的集群计算系统，可以处理大规模数据集。

它提供了高级API，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，可以方便地进行数据处理、机器学习和实时流处理等任务。

Spark还支持多种数据源，如HDFS、Cassandra和HBase等，使得用户可以从不同的数据源中获取数据进行查询和分析。

4. MySQLMySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛用于各种应用程序中。

它具有稳定可靠、性能高和易于使用等优点。

MySQL可以存储和查询大量的结构化数据，支持复杂的查询语言和聚合功能。

全国十大大数据分析平台靠谱的大数据分析平台有哪些

全国十大大数据分析平台靠谱的大数据分析平台有哪些什么是大数据？大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。

借助大数据工具及相关技术，可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。

那么，在人人都讲大数据的互联网时代，国内到底有哪些靠谱的大数据分析平台呢？鹿豹座平台小编对比了数十家，最终选出以下十家权威的大数据分析平台。

阿里巴巴数据，是阿里巴巴集团的核心资产，阿里生态中的各项业务，都是宝贵的用户数据来源地。

阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。

数据已融入阿里的生态，正以最新的形式，最具创意的应用，迸发出强劲的生命力。

百度百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。

近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。

腾讯腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。

鹿豹座大数据研究院鹿豹座大数据研究院系鹿豹座平台与中国互联网大数据研究院（ICIBD）2017年联合创办。

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大数据处理系统都有哪些？(数据查询分析计算系统篇)

大数据的出现使得数据的处理效率提高不少，这得益于大数据的数据处理系统，而大数据的处理系统有很多。

就目前而言，主要的大数据处理系统有数据查询分析计算系统、批处理系统、流式计算系统、迭代计算系统、图计算系统和内存计算系统。

下面我们就给大家介绍一下数据查询分析计算系统。

现在可以说是大数据的时代，而在大数据的时代中，数据查询分析计算系统是最常见的系统。

数据查询分析计算系统需要具备对大规模数据进行实时或准实时查询的能力，数据规模的增长已经超出了传统关系型数据库的承载和处理能力。

正因为如此，数据查询分析计算系统是比较受欢迎的。

就目前而言，主要的数据查询分析计算系统包括很多内容，主要就是Hive、Cassandra、Hana、HBase、Dremel、Shark等。

我们现在说一说这些内容。

首先就是Hive，Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于查询、管理分布式存储中的大数据集，提供完整的SQL查询功能，可以将结构化的数据文件映射为一张数据表。

而Hive提供了一种类SQL语言，这可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行。

而Cassandra就不同了，Cassandra是开源的NoSQL数据库系统，并且有很好的可扩展性。

一度被知名公司使用。

最重要的就是Cassandra其数据模型是一种流行的分布式结构化数据存储方案。

而Hana是与数据源无关、软硬件结合、基于内存计算的平台。

HBase是开源、分布式、面向列的非关系型数据库模型，实现了其中的压缩算法、内存操作和布隆过滤器。

而HBase的编程语言为Java。

可以通过Java API来存取数据。

Impala：是运行在Hadoop平台上的开源的大规模并行SQL查询引擎。

用户可以使用标准的SQL接口的工具查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。

最后说收Shark，Shark上的数据仓库实现，即SQL on Spark。

这个可以与Hive相兼容，但处理Hive QL 的性能比Hive 快100倍。

国内真正的大数据分析产品有哪些呢？

国内真正的大数据分析产品有哪些呢？
大数据的概念太泛了，即使是大数据分析，不同层级的产品也有很多，就如你说的国内最多的是数据应用类的产品。

1、大数据平台，华为和星环。

华为-FusionInsight，基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。

星环，基于Hadoop生态系列的大数据平台公司。

2、云端大数据，阿里云和华为云。

阿里云实力不差，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云，面向中小型企业。

华为云，定位运营商和大中型企业，依傍数据安全。

3、数据应用方面，围绕大数据BI和报表的帆软，特定业务应用的云CRM的纷享销客和等等。

数据应用现在主要分为两种模式，一种是纯正IT类，围绕企业部署应用的，如帆软。

还有一类是互联网2B形式，主要是SAAS产品，如销售易。

再来看一下大数据处理的流程，可以分为数据采集、数据存储、数据提取、数据挖掘、数据分析，数据展现和应用。

目前产于这些流程的产品都可以冠上“大数据”的称号。

题主所说的产品只是应用大数据分析流程上的不同环节。

其次纠正一下，国内的应用确实偏向于可视化，但也不能一概而论。

大多数我们所了解的BI产品如Tableau涉及到的是数据分析、展现、应用层面。

不过像帆软的BI工具FineBI提供cube型的缓存机制（数据仓库（存储功能））,也与R语言集成做数据挖掘这一块，延伸的触角会越来越多，也类似在做一站式的平台。

不过BI归BI，不能归类于大数据，大数据的每一块可以分开，BI还是涉及数据化管理的一种解决方案，内涵不同。

4.2.1大数据处理大数据处理架构教学设计浙教版信息技术必修1数据与计算

2.引导学生认识到大数据处理技术在我国经济社会发展中的重要地位，增强学生的国家使命感和责任感。
3.教育学生遵守网络道德规范，保护个人隐私，树立正确的网络安全意识。
4.培养学生勇于探索、创新的精神，鼓励学生积极参与大数据处理技术的研发和应用。
5.引导学生关注大数据处理技术在教育、医疗、环保等领域的应用，培养学生关爱社会、服务社会的情感。
（二）教学设想
1.针对重难点，采用以下教学策略：
-利用图解、动画等直观教学手段，帮助学生形象理解大数据处Leabharlann 架构的层次结构和各框架的工作原理。
-设计不同难度级别的实践项目，让学生在动手实践中逐步掌握大数据处理技术。
-提供丰富的学习资源，如在线教程、开源项目等，鼓励学生自主学习，培养其解决问题的能力。
2.教学过程设计：
2.利用Python等编程语言，完成以下大数据处理任务：
-对给定数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理等。
-对预处理后的数据进行分析，如统计分析、关联分析等。
-将分析结果进行可视化展示。
3.阅读一篇关于大数据处理技术的研究论文或技术博客，撰写阅读笔记。内容包括：论文（博客）主题、研究方法、创新点、实际应用和自己的思考等。
（三）学生小组讨论
在学生小组讨论阶段，教师组织学生进行以下活动：
1.将学生分成若干小组，每个小组针对一个具体的大数据处理问题展开讨论。
2.让学生结合所学知识，分析问题，提出解决方案。
3.各小组分享自己的讨论成果，其他小组给予评价和反馈。
4.教师对学生的讨论进行点评，指出优点和不足，指导学生改进。
（四）课堂练习
4.关注学生个体差异：
-根据学生的学习能力和兴趣，提供个性化的学习指导和建议。