大數據平台是什麼意思

Ⅰ 大數據平台有什麼特點

1. 高效分布式

有必要是高效的分布式體系。物聯網發生的數據量巨大，僅我國而言，就有5億多台智能電表，每台電表每隔15分鍾採集一次數據，一天全國智能電表就會發生500多億條記載。這么大的數據量，任何一台伺服器都無能力處理，因而處理體系有必要是分布式的，水平擴展的。

2. 實時處理

有必要是實時處理的體系。互聯網大數據處理，大家所了解的場景是用戶畫像、推薦體系、輿情分析等等，這些場景並不需求什麼實時性，批處理即可。可是關於物聯網場景，需求根據採集的數據做實時預警、決議計劃，延時要控制在秒級以內。

3. 高牢靠性

需求運營商等級的高牢靠服務。物聯網體系對接的往往是生產、經營體系，假如數據處理體系宕機，直接導致停產，發生經濟有丟失、導致對終端顧客的服務無法正常供給。比方智能電表，假如體系出問題，直接導致的是千家萬戶無法正常用電。

4. 高效緩存

需求高效的緩存功用。絕大部分場景，都需求能快速獲取設備當前狀態或其他信息，用以報警、大屏展示或其他。體系需求供給一高效機制，讓用戶能夠獲取全部、或契合過濾條件的部分設備的最新狀態。

5. 實時流式核算

需求實時流式核算。各種實時預警或猜測現已不是簡單的根據某一個閾值進行，而是需求經過將一個或多個設備發生的數據流進行實時聚合核算，不只是根據一個時間點、而是根據一個時間窗口進行核算。

Ⅱ 什麼是大數據，有什麼好的大數據平台

大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台。

Ⅲ 數據中台是不是大數據平台

數據中台可以助推大數據落地，基於中台架構，大數據可以和業務數據、財務數據結合在一起，循著輕量級、場景化、實時性、自動化、智能化的方向，共同賦能企業業務發展。

Ⅳ 大數據管理平台是什麼是如何應用的

大數據體現在方方面面，例如紐約有家公司就以大數據思維融入了管理制度，成立了一種預測模式，來根據過去和現在的數據精確地預測員工在未來一段時間內的工作情況。

Ⅳ 數據中台跟大數據平台是什麼關系

數據中台並不是大數據平台。兩者的區別可以體現在以下2個方面：
1）數據中台是企業級的邏輯概念，體現企業 D2V（Data to Value）的能力，為業務提供服務的主要方式是數據 API；2）數據平台是在大數據基礎上出現的融合了結構化和非結構化數據的數據基礎平台，為業務提供服務的方式主要是直接提供數據集。

（大數據平台：網易有數）

Ⅵ 什麼是大數據採集平台

大數據平台與數據採集

任何完整的大數據平台，一般包括以下的幾個過程：

數據採集–>數據存儲–>數據處理–>數據展現(可視化，報表和監控)

大數據採集：就是對數據進行ETL操作，通過對數據進行提取、轉換、載入，最終挖掘數據的潛在價值。然後提供給用戶解決方案或者決策參考。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的縮寫，數據從數據來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）、載入（load）到目的端，然後進行處理分析的過程。

Ⅶ 大數據服務平台是什麼有什麼用

現今社會每時每刻都在產生數據，企業內部的經營交易信息、物聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，我們身邊處處都有大數據。而大數據服務平台則是一個集數據接入、數據處理、數據存儲、查詢檢索、分析挖掘等、應用介面等為一體的平台，然後通過在線的方式來提供數據資源、數據能力等來驅動業務發展的服務，國外如Amazon ，Oracle，IBM，Microsoft...國內如華為，商理事等公司都是該服務的踐行者。

Ⅷ 大數據是什麼意思

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(8)大數據平台是什麼意思擴展閱讀：

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

Ⅸ 大數據平台是什麼什麼時候需要大數據平台如何建立大數據平台

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

Ⅹ 什麼是大數據和大數據平台

大數據其實是很多的額知識進行累加，然後從裡面選取一些有用有價值的信息