多层次构建企业级大数据平台, 成就全能型大数据开发(完结19章)
时间:2023-07-11
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【已完结19章】多层次构建企业级大数据平台, 成就全能型大数据开发视频教程,视频+源码下载!
大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。
借助开源的力量,任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,和架构,你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的
1、大数据平台有哪些
大数据平台可以根据应用场景和功能需求,分为多种类型。以下是其中一些类型的大数据平台:
1. 分布式计算平台:Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等,提供分布式存储和计算能力,支持海量数据处理和分析。
2. 实时数据处理平台:Apache Kafka、Apache Storm、Apache Ignite等,专注于实时数据处理和流计算,适用于流媒体、监控和物联网等场景
3. 数据仓库平台:Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake等,提供基于云的数据仓库解决方案,支持大规模、高速的数据查询和分析。
4. 海量数据存储平台:Hadoop分布式文件系统(HDFS)、Amazon S3、Google Cloud Storage等,提供海量数据的分布式存储能力,支持多种数据格式和存储方案。
5. 数据可视化平台:Tableau、QlikView、PowerBI等,提供数据可视化和报表工具,帮助用户更直观地理解数据和呈现数据分析结果。
6. 移动端分析平台:Google Firebase、Leanplum、Amplitude等,专注于移动设备的数据分析和用户行为跟踪,帮助开发人员更好地理解和优化移动应用程序。
整体而言,大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步:
1、linux系统安装
2、分布式计算平台/组件安装
3、数据导入
4、数据分析
5、结果可视化及输出API
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