大数据平台_大数据平台部署与运维

大数据平台_大数据平台部署与运维

       希望我能够为您提供一些与大数据平台相关的信息和建议。如果您有任何疑问或需要更深入的解释，请告诉我。

1.大数据采集平台有哪些？

2.大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？

3.有哪些好用的大数据采集平台?

4.企业的大数据分析平台应该如何构建

5.大数据分析平台有哪些作用?

大数据采集平台有哪些？

       针对这个问题，我们先来了解下大数据采集平台提供的服务平台流程包括：

       1，首先平台针对需求对数据进行采集。

       2，平台对采集的数据进行存储。

       3，再对数据进行分析处理。

       4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据。

       优秀的大数据平台要能在大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘方面都能表现出优秀的性能。

       现在来推荐几个主流且优秀的大数据平台：

       1，ApacheFlume

       Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统,它是一个分布式、可靠、可用的系统，是java运行时环境j用于从大量不同的源有效地收集、聚合、移动大量日志数据进行集中式数据存储。

       主要的功能表现在:

       1.日志收集:日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。

       2.数据处理:提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力,提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIXtail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。

       2，Fluentd

       Fluentd是一个用于统一日志层的开源数据收集器。Fluentd允许您统一数据收集和使用，以便更好地使用和理解数据。Fluentd是云端原生计算基金会(CNCF)的成员项目之一，遵循Apache2License协议。FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

       官网：

       articles/quickstart

       主要的功能表现在:

       1,Input:负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，filetail等。

       2,Buffer:负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。

       3,Output:负责输出数据到目的地例如文件，AWSS3或者其它的Fluentd。

       3，Chukwa

       Chukwa可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop处理的文件保存在HDFS中供Hadoop进行各种MapReduce操作。Chukwa本身也提供了很多内置的功能，帮助我们进行数据的收集和整理。

       1，对应用的各个节点实时监控日志文件的变化，并将增量文件内容写入HDFS，同时还可以将数据去除重复，排序等。

       2，监控来自Socket的数据，定时执行我们指定的命令获取输出数据。

       优秀的平台还有很多，笔记浅谈为止，开发者根据官方提供的文档进行解读，才能深入了解，并可根据项目的特征与需求来为之选择所需的平台。

大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？

       大数据分析平台有很多，好的有以下几个：

       1、思迈特软件Smartbi从取数、分析到报告，思迈特软件Smartbi提供一体化的闭环工作方式。Office插件等同于一个媒介，安装此插件可以将思迈特软件Smartbi的报表资源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，进而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思迈特软件Smartbi中的资源，生成带有参数的动态分析报告

       2、Lumify归Altamira科技公司（以国家安全技术而闻名）所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try.Lumify.io试一下演示版，就能看看它的实际效果。

       3、Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapReduce。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。

       数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

有哪些好用的大数据采集平台?

       最近我和我的团队一直在做一些大数据相关的工作，我来回答一下这个问题。

       首先是第一个问题，大数据平台是什么？

       当我们说到一个平台的时候，我们的意识里面往往就知道，这里面肯定不止一样东西，它是很多东西的一个集合，大数据平台也是一样，首先如果用几个字来描述它的话就是“它是一个数据解决方案”，进一步解析就是：大数据平台它是一个以分布式存储为基础，集成了数据获取，数据清洗，数据流转，数据分析，数据输出等工具集的一个数据解决方案。它的核心使命是提供数据存储和数据分析服务给目标客户。

       那么它的核心组成部分是什么呢？实现的方法有多种，我就举一个最典型的大数据平台结构作为说明。

       目前无论是国内或者国外，应用最广泛也是最典型的大数据平台是以Hadoop为核心进行功能延伸的生态系统，业内把它叫做Hadoop生态，它开源并且免费使用，它长什么样子？它的面目基本上是这样：

       从上图我们得知，它就是一套以Hadoop分布式文件系统为核心的数据处理工具集，目的是为了向用户提供数据分析服务的一个集成解决方案。

       什么时候需要大数据平台？

       简单的说就是当数据总量大到传统单机数据解决方面没办法存储，分析，计算时就要用到大数据平台。

       举例说，家用电脑目前一般是配置2TB大小的硬盘(存储容量约等于于18个128G的iPhone)，一般几万块钱的商用服务器容量大约在32TB容量，高端的单机存储器可以达到100TB以上，但是数据量如果再大比如上跳一个数量级1000TB,也就是1PB左右，单机系统就无能为力了，不单是存储容量无能为力，计算能力也无法应对了，因为我们知道，单台计算机的性能是有极限的，数据太多磁盘检索读取的速度就会变慢，CPU和内存压力也会变大，这个时候需要完成一个数据分析任务就要耗时很长，那么这个时候大数据平台就派上用场了，大数据平台的一个特性就是多台计算机组成一个集群集体并行作战，并且理论上可以无限拓展。

       希望我的回答能够帮助到您，有任何问题请在留言区留言，也欢迎在线咨询

企业的大数据分析平台应该如何构建

       1.数据超市

       一款基于云平台的大数据计算、分析系统。拥有丰富高质量的数据资源，通过自身渠道资源获取了百余款拥有版权的大数据资源，所有数据都经过审核，保证数据的高可用性。

       2. Rapid Miner

       数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。

       3. Oracle Data Mining

       它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。

       4. IBM SPSS Modeler

       适合大规模项目。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。

       5. KNIME

       开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。

       6. Python

       一种免费的开源语言。

       关于有哪些好用的大数据采集平台，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

大数据分析平台有哪些作用?

       搭建大数据分析平台，看清重点，是搭建分析平台，其次分析的事数据。如果想完成这件事情，主要有4个方面:

       ①确认数据分析方向。比如是分析社交数据，还是电商数据，亦或者是视频数据，或者搜索数据。

       ②确认数据来源。比如来自腾讯，来自百度，来自阿里巴巴，来自实体店。

       ③数据分析师，去分析你获取的数据。

       ④拥有需要数据分析结果的客户。没有客户，你是不可能存在的，因为你没有活下去的可能性，你没有钱，一切就白搭了。

那么如何设计符合企业实情并能解决实际问题的数据分析平台呢？

       1. 平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解，知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义。

       2. 平台的设计需要根据业务的要求设计符合使用者需要的内容，产品要有层级和结构。因为领导和业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样。领导往往需要一些能帮助把握大方向的关键指标，并且希望知道这些指标之后的问题是什么？原因是什么？所以给领导设计的报表需要直观易懂，并且能够基于这些指标的一场定位到问题。而业务人员更在乎业务的执行，关注的数据往往粒度很细，需要知道各项指标的明细。

       3. 数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据分析平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据分析平台的数据质量。

       4. 工具选型上，有报表平台、BI。报表平台适合构建基础的规范化的数据分析平台，从明细报表（表格类）的，项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理。大数据分析的工具选型可以参考成都加米谷大数据培训机构的技术分享文章。

       大数据分析平台必须提供的六大功能，满足您对当前及未来的需求，提高您的竞争地位，实现卓越的业务成果。

       一、它必须容纳海量数据：如果大数据分析平台无法扩展以存储或管理海量数据，那么仅仅提高速度所带来的作用相当有限。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。

       二、它必须非常快：简单来说，数字时代下，用户不希望在运行查询时长时间地等待结果。他们期望即时得到满足，获得即时结果，而对其他工作负载没有影响。这意味着大数据分析平台必须增强现有应用程序的性能，允许您开发具有挑战性的新分析方法，并提供合理、可预测和经济的横向扩展策略。

       三、它必须兼容传统工具：如果您的大数据分析平台依赖于“提取、转换、加载”(ETL)工具。

       四、它应利用Hadoop并增加Hadoop的价值，Hadoop是由Apache Software Foundation管理的开源软件平台，已经成为大数据分析领域中的主要平台。

       五、它必须为数据科学家提供支持，数据科学家在企业IT中拥有着更高的影响力和重要性，因此大数据分析平台应在下述两个关键方面支持数据科学家。首先，新一代数据科学家采用Java、Python和R等工具来执行预测式分析。底层分析数据库应支持和加速创新型预测分析的创建过程。

       六、它应提供高级分析功能：根据您的特定使用情况，可能有必要深入查看由大数据分析引擎提供的内置SQL分析功能。您必须从底层查看，以了解究竟提供了何种SQL分析，而不用对该数据执行分析。

       数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

       好了，今天关于大数据平台就到这里了。希望大家对大数据平台有更深入的了解，同时也希望这个话题大数据平台的解答可以帮助到大家。