大数据平台的软件有哪些
生活中的大数据应用案例
生活中的大数据应用案例那我可就开始讲啦！一、购物平台的“猜你喜欢”你有没有发现，当你在淘宝或者京东上逛了一圈，看了些衣服或者电子产品啥的，下次再打开这个APP的时候，首页就会给你推荐好多类似的东西。
这就是大数据在起作用啦。
比如说你看了好几件复古风格的连衣裙，大数据系统就会分析你的浏览记录，发现你对复古风的衣服感兴趣。
然后它就会在后台从海量的商品里筛选出那些复古风格的连衣裙、复古的包包、复古的鞋子等等推荐给你。
就好像有个特别懂你的小助手，知道你心里在想啥似的。
我有个朋友，她特别喜欢动漫周边。
有一次她在一个购物平台上买了个火影忍者的手办，之后那平台就老给她推荐各种火影忍者的T恤、手机壳、钥匙链之类的。
她虽然嘴上说被看透了有点“恐怖”，但每次看到那些推荐的新周边还是忍不住点进去看，有时候还会再买点啥呢。
二、短视频平台的个性化推荐。
抖音、快手这些短视频平台那更是把大数据用到了极致。
你刚注册的时候，可能会给你推荐一些比较热门的视频，像搞笑段子、热门舞蹈啥的。
但是当你开始关注一些美食博主，点赞了几个做蛋糕、做红烧肉的视频之后，你就会发现你的推荐页面慢慢就被各种美食视频占领了。
我自己就有这样的经历。
我有段时间对宠物很感兴趣，就点赞了一些猫猫狗狗的可爱视频。
结果接下来好长一段时间，我一打开抖音，全是各种萌宠的视频，什么二哈拆家的搞笑瞬间、小奶猫撒娇的可爱模样。
感觉就像是抖音知道我掉进了“宠物坑”，一个劲儿地给我投喂我想看的东西。
这就是大数据根据我的喜好行为来给我定制的专属视频流，让我能一直刷到自己感兴趣的内容，根本停不下来。
三、导航软件的路况预测。
像高德地图、百度地图这样的导航软件也是大数据的“重度使用者”。
你开车或者坐车的时候打开导航，它不仅能给你规划从A地到B地的路线，还能告诉你哪条路堵，哪条路畅通。
这是怎么做到的呢？就是靠大数据收集了大量车辆的行驶信息。
比如说有很多车都在一条路上开得很慢，导航软件就能判断出这条路可能是堵车了。
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。
云计算与大数据技术知到章节答案智慧树2023年北京联合大学
云计算与大数据技术知到章节测试答案智慧树2023年最新北京联合大学绪论单元测试1.下列哪些应用属于大数据技术的应用（）。
参考答案:音视频网站上通过分析注册用户的浏览习惯，为用户推送感兴趣的音视频。
;手机银行或网上银行在用户画像基础上，对用户群进行定位，挖掘潜在金融服务需求。
;政务领域中的智慧城市建设，如智慧交通、智慧医疗、智慧教育等。
;电商网站上对注册用户浏览信息记录、分析、挖掘，为用户推送感兴趣的商品。
2.日常我们用到的云服务器、钉钉办公软件、百度网盘等应用都是云计算服务厂商提供的云计算服务。
（）参考答案:对第一章测试1.云计算的服务模式包括（）。
参考答案:平台即服务;软件即服务;基础设施即服务2.云计算的劣势有（）。
参考答案:风险被集中;数据泄密的环节增多;严重依赖网络3.云计算部署模型有（）。
参考答案:公有云;私有云;混合云4.云计算是把有形的产品（网络设备、服务器、存储设备、各种软件等）转化为服务产品（IaaS，PaaS，SaaS），并通过网络让人们远程在线使用。
（）参考答案:对5.云计算是一种计算模式，能够提供随时随地、便捷的、随需应变的网络接入，访问可配置的计算资源共享池。
（）参考答案:对第二章测试1.虚拟化技术主要用于云计算物理资源的池化，物理资源不包括（）。
参考答案:操作系统2.虚拟技术特性有（）。
参考答案:隔离;封装;分区;相对于硬件独立3.虚拟化的益处包括（）。
参考答案:实现节能减排;实现动态负载均衡;实现资源最优利用;通过系统自愈功能提升可靠性4.个人PC上使用比较多的虚拟化工具有（）。
参考答案:Virtual Box;VMware Workstation5.虚拟化是一项技术，而云是一种环境或服务。
（）参考答案:对6.虚拟化的主要功能是把单个资源抽象成多个给用户使用，而云计算则是帮助不同部门或公司访问一个自动置备的资源池。
（）参考答案:对第三章测试1.开放系统的存储类型分为内置存储和外挂存储，其中外挂存储可分为（）。
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 A PI 、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java.sql 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UPSERT VALUES、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。
大数据分析平台的使用指南
大数据分析平台的使用指南随着科技的发展和互联网的普及，大数据成为了当今社会中不可忽视的重要资源。
它具有广泛的应用范围，可以帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提升生产效率等等。
为了更好地利用大数据，许多企业和研究机构都开始使用大数据分析平台。
本文将为您介绍大数据分析平台的使用指南，帮助您更好地利用大数据来支持决策。
一、了解大数据分析平台的基本概念大数据分析平台是指为处理、存储和分析大规模数据而设计的软件工具集合。
它可以帮助用户轻松地从各种来源（如社交媒体、传感器、日志文件等）中收集、组织和分析数据。
同时，大数据分析平台还提供各种分析工具和算法，用于挖掘数据背后的价值和洞察。
二、选择合适的大数据分析平台在选择合适的大数据分析平台之前，您需要考虑以下几个方面：1. 任务需求：首先确定您需要解决的问题是什么，需要哪些功能来支持您的工作。
不同的大数据分析平台可能有不同的特点和功能，选择适合您需求的平台是至关重要的。
2. 性能和可伸缩性：考虑您的数据量和用户量，确定平台是否能够处理您的数据规模，并能随着需求的增长而扩展。
3. 安全性和隐私保护：大数据分析涉及到大量的敏感信息，平台应该提供高级的安全性特性和隐私保护功能，确保数据的安全性和合规性。
4. 用户界面和易用性：一个良好的用户界面能够提升用户的工作效率，减少学习成本。
因此，您需要选择一个界面友好、易于使用的平台。
根据以上考虑，您可以选择像Hadoop、Spark、Teradata等知名的大数据分析平台。
或者您也可以根据需求选择基于云端的数据分析服务，如Amazon Redshift、Google BigQuery等。
三、平台的基本功能和操作流程当您选择了合适的大数据分析平台后，接下来需要了解平台的基本功能和操作流程。
以下是一个简单的操作流程：1. 数据收集：首先，您需要从各种数据源中收集数据，并将其导入到平台中。
数据源可以包括日志文件、数据库、传感器等。
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
DOE数据分析常用的工具有哪些
DOE数据分析常用的工具有哪些大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
下面整理了一些大数据分析能用到的工具，助力大家更好的应用大数据技术。
先来个彩蛋：一、hadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linu某生产平台上是非常理想的。
Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、SQL毫不夸张地说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门比较容易，概括起来就是增删改查。
SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言；在数据的操纵语言中，理解SQL的执行顺序和语法顺序，熟练掌握SQL中的重要函数，理解SQL中各种join的异同。
总而言之，要想入行数据分析，SQL是必要技能。
三、 SmartbiSmartbi是国内领先的BI厂商，企业级商业智能和大数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。
Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
产品广泛应用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。
官网的产品培训文档也比较齐全，而且是公开的，学习操作易上手。
Teradata大数据一体化平台介绍
产品说明
动态数据仓库产品，支持SSD 动态数据仓库产品，不支持SSD 数据仓库一体机 数据集市一体机，SMP节点 海量数据分析一体机 Hadoop一体机 Aster一体机 Aster数据库软件（仅限部分客户） Hadoop软件 Teradata提供企业云部署环境 双/多系统管理解决方案 虚拟存储/多级存储解决方案 Teradata平台互联互通解决方案 基本功能已集成在Teradata一体机中，数据实验室等额外功能需付费 整合营销解决方案 Teradata-SAS高性能分析一体机 Teradata-SAP分析解决方案 TD提供免费的ABU备份软件，由客户提供网络备份环境 TD提供备份插件，由客户提供带机、带库等备份架构 TD提供完整备份解决方案，包括NBU备份软件，以及Quantum，Da ta Domain等备份设备 包含元数据、数据质量、数据标准等 ETL调度工具 门户产品 管理驾驶舱 前端工具，数据挖掘分析工具
teradatagca可销售产品一览表产品类型产品定位最新产品型号产品说明teradata6750h6750hx动态数据仓库产品支持ssdteradata6700c动态数据仓库产品丌支持ssdteradata2800数据仓库一体机teradata670h670c数据集市一体机smp节点teradata1700海量数据分析一体机haddopappliancehadoop一体机探索平台asterapplianceaster一体机astersoftwareonlyaster数据库软件仅限部分客户hadoopsoftwareonlyhadoop软件teradatadatalabteradata提供企业云部署环境unity双多系统管理解决方案tvs虚拟存储多级存储解决方案querygridteradata平台互联互通解决方案viewpoint基本功能已集成在teradata一体机中数据实验室等额外功能需付费applicationcim整合营销解决方案teradataappliancesasteradatasas高性能分析一体机teradataanalyticssapteradatasap分析解决方案abuappliancebackuputilitytd提供免费的abu备份软件由客户提供网络备份环境tdeteradataextensiontd提供备份插件由客户提供带机带库等备份架构advocatedbartd提供完整备份解决方案包括nbu备份软件以及quantumdatadomain等备份设备数据管控teradata数据管控平台包含元数据数据质量数据标准等etlautomationetl调度工具teradataportal门户产品tetadatadashboard管理驾驶舱合作伙伴产品qlikviewspotfiretableaumicrostrategycelebrus前端工具数据挖掘分析工具其它工具其它产品数据库系统管理软件产品硬件产品数据平台数据仓库数据备份合作产品datamartapplianceintegratedbigdataplatformdatawarehouseapplianceactiveenterprisedatawarehouseappliancehadoopasterbiganalyticsappliancesashighperformanceanalytics规模up8tbup234pbup54p
大数据时代的地震勘探软件平台
π-Frame平台的四大特色
规模大：计算机部署规模，数据管理规模，应用支撑规模 速度快：分布式输入输出，并行计算，全并行化 开放性：开源技术，开放平台，免费在线开发服务 智能化：架构层、系统管理层、应用层、界面层
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π-Frame平台技术特色
特色1：规模大
海量地震数据管理支撑：100+PB 大规模并行计算资源支撑：1000+节点（数万~数十万核） 大规模用户、项目、作业支撑：4000+ 单作业处理数据规模大：18TB数据的分选作业 大规模功能扩充支撑
pπ-Frame分选单作业测试 最大数据量：18TB 66节点：SORT作业
作业数 14个
数据量 作业类型 42TB SORT
运行时间 2h28m23s
运行效率(GB/m) 289.62
π-Frame：18TB，9小时
商业软件：1TB，55小时
36
π-Frame平台技术特色
特色2：速度快
66个节点：3.2TB数据 记录长度：8s 采用间隔：1ms 总道数：100940800
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π-Frame平台技术特色
近地表速度反演与模型编辑
23
π-Frame 1.0主要功能
三维可视化交互应用
三维叠后数据体浏览
三维叠前道集数据浏览
能
地震资料批处理业务功能
π-Frame V1.0已支持完整的常规地震数据处理流程，目前已有 批处理模块100多个，交互应用模块近30个。新的模块在不断 集成和增加中。
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π-Frame平台技术特色 基于Hadoop/HDFS的海量地震数据高效管理技术
海量数据管理能力：100PB级以上 数据高吞吐能力、高可扩展性、高容错性、高性价比
国内主流的大数据平台厂商有哪些？
国内主流的⼤数据平台⼚商有哪些？随着互联⽹和IT技术的不断更新换代的发展，的应⽤平台也越来越多，种类也越来越丰富，并且⼤数据的应⽤也逐渐渗透到各⾏各业当中。
尤其是数据体量庞⼤的互联⽹、⾦融、制造⾏业等。
⼤数据也在悄⽆声息的改变着企业的运营模式，市场的导向，进⽽惠及到⼈们的⽇常⽣活中。
⽽对于“⼤数据”这⼀概念最早是来⾃于国外，经过不断的发展，兴起了⼀系列⼤数据技术，这也包括了⼤数据分析类、⼤数据数据处理类等，这也因此诞⽣了⼀⼤批的⼤数据⼚商。
其中最为让⼈关注且热门的⼤数据分析技术，它能够直接应⽤到各⼤企业的⽣产经营中，并且直接带来有效的帮助。
那么本篇⽂章，⼩编就来对国内⼤数据分析⼚商做⼀次盘点吧！（排名不分先后）⼀、思迈特软件Smartbi是国内商业智能BI⾏业的领导者，也是国内的⼤数据平台⼚商⾥的佼佼者，并且经过多年的持续发展，融合了多年来的实践经验，也整合了各⾏业的数据和决策的功能需求。
⽤更优质的产品和服务满⾜需求，实现各⼤⾏业的⼤数据类型的转变。
满⾜了最终⽤户在企业级报表、数据可视化分析、⾃助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等⼤数据分析需求。
满⾜最终⽤户在企业级报表、数据可视化分析、⾃助探索分析、数据挖掘建模、等⼤数据分析需求。
产品⼴泛应⽤于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、⽣产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。
⼆、星环Transwarp星环科技是⼀个以hadoop⽣态系统为基础的⼤型数据平台公司，被Gartner魔⼒象限列⼊名单过，它的潜⼒不容忽视，它在技术上对hadoop 不稳定的部分进⾏了优化，功能得到了改进，提供了hadoop的企业⼤数据引擎等。
三、TalkingDataTalkingData属于独⽴的第三⽅品牌。
它的产品与之服务涵盖了移动应⽤数据统计、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。
在银⾏、互联⽹、电商⾏业有⼴泛的数据服务应⽤。
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。
电商大数据平台排名 电商大数据平台哪家好
电商大数据平台排名电商大数据平台哪家好一直以来，科技行业都是创新的代名词。
不论是个人电脑还是智能手机，抑或社交媒体、共享经济、VR、大数据等，科技行业的一代代创新改变了全世界。
令人瞩目的是，电商持续在热门行业中位列第一，最受大众青睐。
而长三角地区可谓是电商行业的摇篮。
那么，在信息化的互联网时代，到底有哪些知名的电商大数据平台呢？鹿豹座平台小编对比了数十家，最终选出以下十家可靠的电商大数据平台。
鹿豹座鹿豹座，是一家专注“互联网+产业转型升级”、高新技术、高端资源、创意内容的高端营销推广平台，在网络推广领域有10年资源累积。
鹿豹座前身即襟抱堂网络传媒机构（2007年始创），10年深耕互联网高端推广领域。
依托互联网大数据和丰富的资源，鹿豹座致力于为高端市场提供原创内容策划、网络推广解决方案、优质网媒资源、品牌推广、上市宣传、娱乐营销、软文营销、影视节目推广、大数据营销、公关优化等专业服务。
怒蛙网络怒蛙网络，2010年成立于杭州，中国互联网协会会员单位；2017年浙江省科技型企业；2017年余杭国家高新园区官方合作伙伴；2016年杭州市高新技术企业；2015年湖南卫视/天娱广告战略合作伙伴。
怒蛙网络操作过的知名节目互联网宣传包括《我是歌手》《爸爸去哪儿》《鲁豫有约》等。
怒蛙网络对所有客户都抱着严谨负责的态度，严格控制项目数量，不断提升服务质量。
怒蛙网络在网络推广领域有丰富的操作经验和实力。
微数网络杭州微数网络科技有限公司是一家专业网络文化传播公司。
微数网络一直致力于为品牌提供媒体传播一站式服务解决方案。
现已在行业中脱颖而出，服务于汽车、手机、IT等多个行业的诸多国内知名企业。
微数网络以专业化、精细化、全面化的完美服务为品牌开辟电子商务新方向。
阿里云阿里云数加提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。
这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。
虾扑是什么有哪些优势？
虾扑是什么有哪些优势？随着东南亚跨境电商的发展，越来越多的卖家开使用ERP来管理店铺。
一个好的跨境电商ERP软件可以帮助卖家节省很多时间，帮助我们解决很多困难。
但市面上的ERP软件有很多，那么哪些适合卖家使用呢?哪个更好用呢?今天跟大家分享一下东南亚跨境电商好帮手--虾扑。
那么，虾扑有哪些优势?一、虾扑是专门争对跨境卖家而研发的管理系统，跨境电商ERP系统主要功能包括商品采集、一键上架、商品管理、订单管理、分类管理、物流管理、报表管理以及一键式翻译等等。
二、、虾扑ERP实现了多个跨境电商平台的深度对接，为卖家提供便携、高效的一站式服务，避免了多账号管理、手动处理效率低的问题。
三、系统功能齐全，从产品上架、信息存储的线上运营，到采购供货、库存管理的供应链体系，再到发货提醒、客服回复的售后处理，它实现了整个流程的无缝连接，让卖家轻松完成了所有日常操作。
一站式的管理服务，通过数据挖掘和大数据分析技术，让传统的管理软件方式转向智能化。
四、虾扑ERP能够对产品进行轻量化运营，可以进行批量操作，包括对运输时间、运输数量、产品运费、标签价格、产品标题，进行增删改查，从而提高卖家的效率，使发布产品，维护产品的速度加快，减少卖家的重复劳动。
虾扑实现了与20余家顶级电商平台实现无缝对接，支持300多家物流公司API接口，日处理订单超250万。
深度打通电商平台、物流仓储与商家，通过电商大数据和云技术，提供优质货源、物流对接、仓库管理以及智能化网店运营等多维度服务，旨在为中国电商卖家提供一站式网店运营管理服务。
如果你想做跨境电商，那么一定要知道跨境电商ERP系统。
在shopee虾皮跨境电商平台上，跨境电商ERP是针对于出口平台的一款软件，能起到多平台、多店铺协同管理，一站式搞定订单处理、物流发货、仓储管理、售后管理、统计报表等作用的管理软件，使用好的ERP，能让卖家起到事半功倍的效果。
卖家什么时候需要使用ERP呢?1、对于刚加入的企业和个人卖方，业务模式应该是单一的跨境电商平台&账号和少量Sku模式。
大数据常见开发工具有哪些
大数据常用开发工具有哪些？大数据的研究分析开阔了各行各业的思路和手段，想要做好大数据的管理和分析，就离不开大数据的开发和研究工具，本文将为大家盘点常见的大数据开发工具。
1.ExcelExcel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
2.D3D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。
但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。
3. ProcessingProcessing是数据可视化的招牌工具。
你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。
Processing可以在几乎所有平台上运行。
4.Jaspersoft BI 套件Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。
行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。
另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。
5. Ingres Corp它拥有超过一万客户而且正在扩增。
它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。
这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。
它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。
6.PolyMapsPolyMaps是一个地图库，主要面向数据可视化用户。
PolyMaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器。
7.Pentaho Business AnalyticsPentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，有很多内置模块，可以把它们拖放到一个图片上, 然后将它们连接起来。
Excel数据分析与可视化的前沿趋势有哪些
Excel数据分析与可视化的前沿趋势有哪些在当今数字化的时代，数据成为了企业和个人决策的重要依据。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，其数据分析与可视化的功能也在不断发展和创新。
了解这些前沿趋势，对于我们更高效地处理和展示数据具有重要意义。
一、动态交互性的增强过去，Excel 中的图表和数据往往是静态的展示。
而现在，动态交互性成为了一个重要的趋势。
用户可以通过点击、筛选、下拉菜单等操作，实时改变数据的展示方式和分析角度。
例如，在一个销售数据图表中，用户可以通过选择不同的产品类别、时间段或者地区，立即看到相应的数据变化和图表更新。
这种动态交互性不仅提升了用户对数据的探索能力，还能更快速地发现数据中的关键信息。
实现动态交互性的关键技术包括数据透视表、切片器和筛选功能的深度应用。
通过这些工具的组合，用户可以轻松创建出具有高度交互性的报表和分析界面。
二、数据可视化的多样化传统的 Excel 图表类型如柱状图、折线图和饼图已经不能满足日益复杂和多样化的数据展示需求。
如今，出现了更多新颖和富有表现力的可视化方式。
比如，瀑布图可以清晰地展示数据的增减变化以及最终的累计结果；箱线图有助于分析数据的分布情况和异常值；树状图则适合展示层次结构的数据。
此外，还有热力图、地图图表等，能够根据数据的特点和分析目的，选择最合适的可视化方式，让数据更加直观易懂。
同时，Excel 也在不断引入 3D 图表和自定义图表样式的功能，使得数据可视化更加生动和吸引人。
用户可以根据自己的需求调整图表的颜色、字体、形状等元素，以达到更好的视觉效果。
三、与大数据的集成随着数据量的不断增大，Excel 也在努力适应处理大数据的需求。
通过与外部数据源的连接，如数据库、云存储等，Excel 能够导入和分析海量的数据。
这一趋势使得企业可以将 Excel 作为前端分析工具，与后端的大数据平台进行无缝对接。
用户无需将大量数据下载到本地，而是通过实时连接获取所需数据进行分析，大大提高了工作效率，同时也降低了数据处理的复杂性。
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。
技术构架的基本要求：➢采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。
➢实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。
➢采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。
2. 功能指标需求2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。
按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。
2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。
具体实施内容包括：根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。
支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。
通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： 基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。
ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。
数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。
元数据版本控制及追溯、操作日志管理。
2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。
大数据获取方法有哪些
大数据获取方法有哪些
一、公开数据库
常用数据公开网站：
UCI：经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。
很经典也比较古老，但依然活跃在科研学者的视线中。
国家数据：数据来源中华人民共和国国家统计局，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，全面又权威。
亚马逊：来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。
figshare：研究成果共享平台，在这里可以找到来自世界的大牛们的研究成果分享，获取其中的研究数据。
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。
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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。
引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive 的延时和吞吐量限制。
Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。
这将优化Hadoop 内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。
三、Presto简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。
该项目始于2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过1000 名Facebook 雇员中使用，运行超过30000 个查询，每日数据在1PB 级别。
Facebook 称Presto 的性能比诸如Hive 和Map*Reduce要好上10 倍有多。
Presto 当前支持ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。
四、Shark简介：Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。
Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。
Shark速度快的原因除了Spark 平台提供的基于内存迭代计算外，在设计上还存在对Spark 上进行了一定的改造，主要有partial DAG execution：对join 优化，调节并行粒度，因为Spark本身的宽依赖和窄依赖会影响并行计算和速度基于列的压缩和存储：把HQL表数据按列存，每列是一个array，存在JVM上，避免了JVM GC 低效，而压缩和解压相关的技术是Yahoo!提供的。
结来说，Shark是一个插件式的东西，在我现有的Spark和Hive及hadoop-client之间，在这两套都可用的情况下，Shark只要获取Hive的配置（还有metastore和exec等关键包），Spark的路径，Shark就能利用Hive和Spark，把HQL解析成RDD 的转换，把数据取到Spark上运算和分析。
在SQL on Hadoop 这块，Shark有别于Impala，Stringer，而这些系统各有自己的设计思路，相对于对MR进行优化和改进的思路，Shark 的思路更加简单明了些。
五、Pig简介：Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。
Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。
Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。
同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。
Pig最大的作用就是对mapreduce算法(框架)实现了一套shell脚本，类似我们通常熟悉的SQL语句，在Pig中称之为Pig Latin，在这套脚本中我们可以对加载出来的数据进行排序、过滤、求和、分组(group by)、关联(Joining)，Pig也可以由用户自定义一些函数对数据集进行操作，也就是传说中的UDF(user-defined functions)。
六、Cloudera Impala简介：Cloudera Impala 可以直接为存储在HDFS或HBase中的Hadoop数据提供快速，交互式的SQL查询。
除了使用相同的存储平台外，Impala 和Apache Hive一样也使用了相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动和用户接口（Hue Beeswax），这就很方便的为用户提供了一个相似并且统一的平台来进行批量或实时查询。
Cloudera Impala 是用来进行大数据查询的补充工具。
Impala 并没有取代像Hive这样基于MapReduce的分布式处理框架。
Hive和其它基于MapReduce的计算框架非常适合长时间运行的批处理作业，例如那些涉及到批量Extract、Transform、Load ，即需要进行ETL作业。
Impala 提供了：数据科学家或数据分析师已经熟知的SQL接口能够在Apache Hadoop 的大数据中进行交互式数据查询Single system for big data processing and analytics so customers can avoid costly modeling and ETL just for analytics七、Apache Drill简介：Apache Drill是是一个能够对大数据进行交互分析、开源的分布式系统，且基于Google Dremel实现，它能够运行在上千个节点的服务器集群上，且能在几秒内处理PB 级或者万亿条的数据记录。
Drill能够帮助企业用户快速、高效地进行Hadoop数据查询和企业级大数据分析。
Drill于2012年8月份由Apache推出。
从Drill官方对其架构的介绍中得知，其具有适于实时的分析和快速的应用开发、适于半结构化/嵌套数据的分析、兼容现有的SQL环境和Apache Hive等特征。
另外，Drill的核心模块是Drillbit服务，该服务模块包括远程访问子模块、SQL解析器、查询优化器、任务计划执行引擎、存储插件接口（DFS、HBase、Hive等的接口）、分布式缓存模块等几部分，如下图所示：八、Apache Tajo简介：Apache Tajo项目的目的是在HDFS之上构建一个先进的数据仓库系统。
Tajo将自己标榜为一个“大数据仓库”，但是它好像和之前介绍的那些低延迟查询引擎类似。
虽然它支持外部表和Hive数据集（通过HCatalog），但是它的重点是数据管理，提供低延迟的数据访问，以及为更传统的ETL 提供工具。
它也需要在数据节点上部署Tajo特定的工作进程。
Tajo的功能包括：ANSI SQL兼容JDBC 驱动集成Hive metastore能够访问Hive数据集一个命令行客户端一个自定义函数API九、Hive简介：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
流式计算一、Facebook Puma简介：实时数据流分析二、Twitter Rainbird简介：Rainbird一款基于Zookeeper, Cassandra, Scribe, Thrift 的分布式实时统计系统，这些基础组件的基本功能如下：Zookeeper，Hadoop子项目中的一款分布式协调系统，用于控制分布式系统中各个组件中的一致性。
Cassandra，NoSQL 中一款非常出色的产品，集合了Dynamo和Bigtable特性的分布式存储系统，用于存储需要进行统计的数据，统计数据，并且提供客户端进行统计数据的查询。
（需要使用分布式Counter补丁CASSANDRA-1072）Scribe，Facebook开源的一款分布式日志收集系统，用于在系统中将各个需要统计的数据源收集到Cassandra中。
Thrift，Facebook开源的一款跨语言C/S网络通信框架，开发人员基于这个框架可以轻易地开发C/S应用。
用处Rainbird可以用于实时数据的统计：统计网站中每一个页面，域名的点击次数内部系统的运行监控（统计被监控服务器的运行状态）记录最大值和最小值三、Yahoo S4简介：S4（Simple Scalable Streaming System）最初是Yahoo!为提高搜索广告有效点击率的问题而开发的一个平台，通过统计分析用户对广告的点击率，排除相关度低的广告，提升点击率。
目前该项目刚启动不久，所以也可以理解为是他们提出的一个分布式流计算（Distributed Stream Computing）的模型。
S4的设计目标是：·提供一种简单的编程接口来处理数据流·设计一个可以在普通硬件之上可扩展的高可用集群。
·通过在每个处理节点使用本地内存，避免磁盘I/O瓶颈达到最小化延迟·使用一个去中心的，对等架构；所有节点提供相同的功能和职责。
没有担负特殊责任的中心节点。
这大大简化了部署和维护。
·使用可插拔的架构，使设计尽可能的即通用又可定制化。
·友好的设计理念，易于编程，具有灵活的弹性Yahoo S4官方网站>>>四、Twitter Storm简介：Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，它原来是由BackType开发，后BackType 被Twitter收购，将Storm作为Twitter的实时数据分析系统。