大資料平台是為了滿足企業對於資料的各種要求而產生的。
大資料平台：
是指以處理海量資料儲存、計算及不間斷流資料實時計算等場景為主的一套基礎設施。典型的包括hadoop系列、spark、storm、flink以及flume/kafka等集群。
既可以採用開源平台，也可以採用華為、星環等商業級解決方案，既可以部署在私有雲上，也可以部署在公有雲上。
大資料平台的功能：
1、容納海量資料
利用計算機群集的儲存和計算能力。不僅在效能上有所擴充套件，而且其處理傳入的大量資料流的能力也相應提高。
2、速度快
結合列式資料庫架構(相對於基於行的非並行處理傳統資料庫)和使用大規模並行處理技術，不僅能夠大幅提高效能(通常約100到1000倍)，還可以實現更低且更透明的定價機制。
3、相容傳統工具
確保平台已經過認證，可以相容傳統工具。
4、利用hadoop
hadoop已成為大資料領域中的主要平台。利用hadoop作為用於永續性和輕量型資料管理的高效益平台。
5、為資料科學家提供支援
資料科學家在企業it中擁有著更高的影響力和重要性，快速、高效、易於使用和廣泛部署的大資料平台可以幫助拉近商業人士和技術專家之間的距離。
6、提供資料分析功能
確保大資料平台不僅支援在數秒鐘內準備並載入資料，還支援利用高階演算法建立**模型，輕鬆部署模型以進行資料庫內計分。同時使資料科學家能夠使用現有統計軟體包和首選語言。
比較好的大資料平台：
阿里雲的大資料平台偏技術，產品比較齊全；
華為的產品根據行業客戶需求進行優化的解決方案；
星環的產品很有特點，但是研發能力和市場等比較弱。
如何搭建大資料分析平台？
一般性步驟：
1、linux系統安裝
2、分布式計算平台/元件安裝
當前分布式系統的大多使用的是hadoop系列開源系統
3、資料匯入
資料匯入的工具是sqoop
4、資料分析
資料分析一般包括兩個階段：資料預處理和資料建模分析。
資料預處理這個過程可能會用到hive sql，spark ql和impala。
資料建模分析最好用的是spark
5、結果視覺化及輸出api
視覺化一般式對結果或部分原始資料做展示。
大資料分析平台有哪些功能
大資料分析平台作為大資料應用最前沿的技術，一直受到人們的期待和關注。大資料分析平台能承載從資料提取到資料價值變現過程中所有功能。而在這個過程中，有三個方面值得關注和重點發展。資料清洗功能 在大資料應用技術中，前端的資料清洗功能遠比我們想象的更重要。沒有好的清洗自然也不可能有後續的資料建模和資料探勘。...
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