网上有关“大数据技术平台有哪些?”话题很是火热，小编也是针对大数据技术平台有哪些?寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

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1.手机麻将有挂是真的吗这款游戏可以开挂，确实是有挂的，通过添加客服微信 2.咨询软件加微信【】在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启". 3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了) 4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)

Java?：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么程度，你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变得很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

大数据产品有哪些？

好信查。

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值得一试的4个大数据工具！

1、Disco

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。

支持的操作系统：Linux和OSX。

2、HPCC

作为Hadoop之外的一种选择，HPCC这种大数据平台承诺速度非常快，扩展性超强。除了免费社区版外，HPCCSystems还提供收费的企业版、收费模块、培训、咨询及其他服务。

支持的操作系统：Linux。

3、Lumify

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。

支持的操作系统：Linux。

4、Pandas

Pandas项目包括基于Python编程语言的数据结构和数据分析工具。它让企业组织可以将Python用作R之外的一种选择，用于大数据分析项目。

支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。

5、Storm

Storm现在是一个Apache项目，它提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、美国天气频道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他许多公司。

支持的操作系统：Linux。

编译 | Harris来源 | 机房360

如今，大数据越来越重要，因为企业需要处理来自多个来源的不断增长的存储数据。

采用大数据可以称之为一场完美风暴。廉价的存储和大量的结构化和非结构化数据的大量涌入，导致了诸多的大型数据工具得以开发，帮助企业“解锁”他们积累的数据，从客户记录到产品性能的结果等更多的数据。

像传统的商业智能（BI），这些新的大数据工具可以分析过去的趋势，并帮助企业识别重要模式，如特定的销售趋势。许多大数据工具现在提供了一个新一代预测和规范性的见解，以及深埋在企业数据中心的所有数据。

对于人们面临的挑战，调查机构Gartner公司分析师道格·兰尼表示，人们还是不要用扩展的基础设施来处理所有这些数据，而是从各种数据本身进行处理。

“对于真正的挑战，企业对自己和客户的交易数据进行处理、整合，并共同构建和理解输入，加上来自合作伙伴和供应商的数据，还有一些外源性数据，如社会媒体的开放数据和聚合数据等等，而这些只是触及了表面。”兰尼在一封电子邮件中说表示。

大数据是一个大问题：您的网络准备好了吗？

尽管Gartner的客户端通过一个2比1的比例说明各种数据是一个更大的问题，对他们来说数据增长的速度越来越快，而数据处理供应商将会继续提供资金更大、更快的解决方案。

ConstellationResearch公司分析师道格·亨森特表示，大数据解决方案肯定是不断发展变化的。

“在我的书中，2014年是发布SQLHadoop公告的一年，但今年企业和销售商开始认识到大数据的机会不只是扩大传统的BI和数据库。”亨森特说，“因此，ApacheSpark开源框架和其他的分析方案已在2015年超越了SQL。2015年，数百家供应商和大公司开始采用ApacheSpark开源框架，IIBM公司拥抱是倡导其他分析选项最明显的厂商，而其他致力于数据集成和大数据平台的很多企业加入这个行列。”

事实上，大数据浪潮似乎来临，每天都会供应商推出的各种解决方案，其中也包括一些相对全面的设计。尽管很难得到一个全面的名单，这四个工具应该出在用户的应用清单中。

（1）数据科学家的H2O.ai

H2O.ai是初创公司Oxdata在2014年底推出的一个独立开源机器学习平台，主要服务于数据科学家和开发者，为其应用提供快速机器学习引擎。Oxdata公司表示，可以在商用硬件上对任何来源（如Hadoop，SQL）的数据进行处理分析，甚至在上千个网络节点或亚马逊的AWS云运行。个人可以尝试并继续免费使用H2O.ai。Oxdata公司将收取企业用户的费用。

“很多公司使用Spark代替Hadoop短期记忆，这就像大数据的内存一样。”H2O公司市场营销和增长副总裁奥列格·罗格斯科说，“在读取你的短期记忆方面，h20.ai的功能超越了Spark，基本上提供了超快速的分析能力。”

罗格斯科说，H2O.ai是旨在提供预测分析的数据工具的一个新品种。他指出，SQL帮助推动了描述性数据分析的早期阶段或“告诉我发生了什么”，其次是“预测期”的产品，看看发生了什么事，尽量帮助客户预测接下来会发生什么-例如：库存用完或产品突破等。

“我们在未来几年将看到第三个阶段是指令性的阶段发挥作用，这个系统说，‘这是我的教训，我认为未来会发生什么，你应该最大限度地实现目标。’”罗格斯科说，他还指出，谷歌地图的主动建议替代路线的能力就是一个规范性解决方案的例子。

H20.ai将自己定位为各种行业数据科学家使用的一个预测工具和“盒子”。例如，网络巨头思科公司有6万款预测购买决策的模型，该公司使用H2O.ai对这些模型评分。思科公司首席数据科学家表示，“其结果是太棒了，我们看到H2O.ai比我们的同类产品的性能要好3到7倍。在单独建模评分方面，h2o.ai环境是upwards的10到15倍。”

（2）ThoughtSpot3–大数据应用

借助谷歌公司这样的搜索引擎，很容易在网上搜到用户需要的社交数据和网络数据，但企业数据一般难以查找，也更难以利用。为此，7位工程师共同成立了ThoughtSpot公司，目标是开发一个类似于谷歌的搜索引擎，用于查找商业数据。

该公司在谷歌公司成立初期就为其提供硬件设备，在企业启用防火墙后提供超快搜索功能。ThoughtSpot结合了新搜索引擎的应用，它的功能是通过一个快速内存数据库来搜寻海量信息。该公司还计划提供一个基于云的服务。

ThoughtSpot3起始售价为90000美元，是一种为企业快速寻找大数据的数据科学家依赖的工具。“我们已经看到企业使用该产品的数据科学家正在增加。”ThoughtSpot公司营销副总裁史葛霍尔顿说，“二十亿人都在搜索，但在工作中，我们仍然依赖于数据专家。”

霍尔顿在加利福尼亚公司总部PaloAlto进行了一个演示，显示系统使用熟悉的搜索栏界面是如何工作的.刚刚发布的ThoughtSpot3.0具有一些新功能，包括“DataRank”的工作方式，类似于谷歌的PageRank和typeahead。该软件使用机器学习算法建议的关键词为客户搜索，以加快这一进程。

Popcharts无疑是最酷的新功能。当你在搜索框中输入“由东海岸销售......”ThoughtSpot瞬间创建基于查询相关的图表，并利用机器学习给出10多个可以选择的图表。

另一个“即时”功能是AutoJoins，其目的是为一般都有数百个数据源的企业导航。AutoJoins使用ThoughtSpot的数据索引，通过索引模式和机器学习，以了解表格是否相关，并在一秒内呈现研究结果。

霍尔顿说，ThoughtSpot更侧重于对历史数据的传统BI分析（速度超快，使用十分方便），其预测性和规范性分析功能会在未来的软件中体现。

（3）Connotate软件

Connotate公司是一家为美联社、路透社、道琼斯等大型公司对全球上千个网站的非结构化数据进行实时分类和分析的企业。在Web数据抽取和监控上，Connotate软件是世界上最简单、最合算的解决方案，以有效地利用海量数据，从中挖掘出对企业增长有价值的信息，并可以进行高度可扩展性的数据监控和数据收集。

Gartner公司分析师道格·莱尼表示，Connotate和BrightPlanet在他所列的大数据工具名单上，因为它们有助于从企业自身的数据库和互联网上收割和构建丰富多彩的内容。

“随着数字化和经济增长，企业认识到只关注自己的数据不再是万无一失的创新良方，他们越来越多地转向外源数据（即公司外部的数据）。”莱尼说。

Connotate公司表示，其从网页抽取内容的专利技术远远超出了网页抓取或自定义脚本。取而代之的是对于网站工作如何使用机器学习采用一种直观的视觉理解，Connotate公司表示，使其内容提取“准确可靠，并且可扩展。”

据该公司介绍，Connotate平台”可以很容易处理成百上千的网站和百万兆字节。”并提供与业务相关的有针对性的信息。其提供的内容采集平均成本比传统方法少55％。

例举一个使用案例，Connotate帮助销售情报提供者从数千个医院网站提取联系人资料（姓名，职务，电话，电子邮件和隶属关系），并建立一个全国性的医生档案数据库。

Connotate公司表示，其大数据解决方案卖给了几家大型制药公司，并没有花费额外的硬件或IT资源。大数据提取的规模化，甚至可以提供50万名医生的数据。

（4）BrightPlanet工具

BrightPlanet公司也从网络中提取数据，该公司宣称其搜索具有所谓的“深网”见解的能力。其深网可以挖掘那些具有密码保护的网站和通常不会被传统的搜索引擎索引的其他网站的数据。

BrightPlanet公司表示，其收集的数据条目数以百万计，其中包括推特和新闻数据库和医学期刊的数据，并可以根据企业的具体需求和条件进行过滤。

该公司为使用该软件的数据采集工程师提供一个免费的数据即服务（DaaS）咨询，并介绍他们的服务是一个不错的选择。咨询的目的是帮助企业数据中心找到合适的收集数据，并得到正确的格式，这样客户可以得到一个好主意的过程和结果。

最终用户或客户可以选择哪些网站收获的内容。反过来，BrightPlanet公司又将其内容进行充实。例如，像在社交媒体网站评论这样的非结构化数据，通过一个自定义格式设计，使其在更便于使用的客户端提交。

end

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