1，運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)主要包含哪些2，怎么搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)3，如何快速搭建企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)4，大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)和傳統(tǒng)架構(gòu)的區(qū)別5，如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)1，運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)主要包含哪些
大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)作為一個(gè)關(guān)鍵性的系統(tǒng)在各個(gè)公司迅速崛起。但是這種海量規(guī)模的數(shù)據(jù)帶來(lái)了前所未有的性能挑戰(zhàn)。同時(shí)，如果大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)無(wú)法在第一時(shí)間為運(yùn)營(yíng)決策提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)，那么這樣的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)一文不值。這個(gè)主要看發(fā)展前景，薪資待遇，工作環(huán)境等值得就去，不值得就另外看滿意還請(qǐng)采納，謝謝
2，怎么搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
未至科技數(shù)據(jù)中心解決方案是以組織價(jià)值鏈分析模型為理論指導(dǎo)，結(jié)合組織戰(zhàn)略規(guī)劃和面向?qū)ο蟮姆椒ㄕ摚瑢?duì)組織信息化戰(zhàn)略進(jìn)行規(guī)劃重造立足數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立組織信息化標(biāo)準(zhǔn)，提供面向數(shù)據(jù)采集、處理、挖掘、分析、服務(wù)為組織提供一整套的基礎(chǔ)解決方案。未至數(shù)據(jù)中心解決方案采用了當(dāng)前先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，基于hadoop架構(gòu)，利用hdfs、hive、impala等大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)組件和公司自有etl工具等中間件產(chǎn)品，建立了組織內(nèi)部高性能、高效率的信息資源大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)組織內(nèi)數(shù)億條以上數(shù)據(jù)的秒級(jí)實(shí)時(shí)查詢、更新、調(diào)用、分析等信息資源服務(wù)。未至數(shù)據(jù)中心解決方案將，為公安、教育、旅游、住建等各行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中心、城市公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)、行業(yè)部門(mén)信息資源基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)和數(shù)據(jù)資源規(guī)劃、管理等業(yè)務(wù)提供了一體化的解決方案。
3，如何快速搭建企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)
這個(gè)類(lèi)型其實(shí)挺多的，百度一下sohojoy，那里是統(tǒng)計(jì)好的電子表格形式可以按地區(qū)按行業(yè)篩選，用起來(lái)還是方便一些提到大數(shù)據(jù)，無(wú)可避免的就會(huì)提到hadoop。盡管大數(shù)據(jù)并不等同于hadoop，但hadoop確實(shí)是最熱門(mén)的大數(shù)據(jù)技術(shù)。下面是最常用的混搭架構(gòu)，來(lái)看一下大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以怎么搭建，支撐企業(yè)應(yīng)用：通過(guò)kafka作為統(tǒng)一采集平臺(tái)的消息管理層，靈活的對(duì)接、適配各種數(shù)據(jù)源采集（如集成flume），提供靈活、可配置的數(shù)據(jù)采集能力。利用spark和hadoop技術(shù)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)最為核心的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理能力中心，提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，滿足數(shù)據(jù)的交互需求。同時(shí)通過(guò)sparkstreaming，可以有效滿足企業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的要求，構(gòu)建企業(yè)發(fā)展的實(shí)時(shí)指標(biāo)體系。同時(shí)為了更好的滿足的數(shù)據(jù)獲取需求，通過(guò)rdbms，提供企業(yè)高度匯總的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，滿足企業(yè)常規(guī)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表需求，降低使用門(mén)檻。對(duì)大數(shù)據(jù)明細(xì)查詢需求，則通過(guò)構(gòu)建hbase集群，提供大數(shù)據(jù)快速查詢能力，滿足對(duì)大數(shù)據(jù)的查詢獲取需求。
4，大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)和傳統(tǒng)架構(gòu)的區(qū)別
大講臺(tái)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)為你解答：現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)分析，跟傳統(tǒng)意義的分析有一個(gè)本質(zhì)區(qū)別，就是傳統(tǒng)的分析是基于結(jié)構(gòu)化、關(guān)系性的數(shù)據(jù)。而且往往是取一個(gè)很小的數(shù)據(jù)集，來(lái)對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷。但現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代，理念已經(jīng)完全改變了，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)分析，是對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)全集直接進(jìn)行存儲(chǔ)和管理分析。非問(wèn)答能發(fā)link我給link譬hadoop等源數(shù)據(jù)項(xiàng)目編程語(yǔ)言數(shù)據(jù)底層技術(shù)說(shuō) 簡(jiǎn)單永洪科技技術(shù)說(shuō)四面其實(shí)代表部通用數(shù)據(jù)底層技術(shù)： z-suite具高性能數(shù)據(jù)析能力完全摒棄向升級(jí)(scale-up)全面支持橫向擴(kuò)展(scale-out)z-suite主要通核技術(shù)支撐pb級(jí)數(shù)據(jù)： 跨粒度計(jì)算(in-databasecomputing) z-suite支持各種見(jiàn)匯總支持幾乎全部專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)函數(shù)益于跨粒度計(jì)算技術(shù)z-suite數(shù)據(jù)析引擎找尋優(yōu)化計(jì)算案繼所銷(xiāo)較、昂貴計(jì)算都移數(shù)據(jù)存儲(chǔ)直接計(jì)算我稱(chēng)庫(kù)內(nèi)計(jì)算(in-database)技術(shù)減少數(shù)據(jù)移降低通訊負(fù)擔(dān)保證高性能數(shù)據(jù)析 并行計(jì)算(mpp computing) z-suite基于mpp架構(gòu)商業(yè)智能平臺(tái)能夠計(jì)算布計(jì)算節(jié)點(diǎn)再指定節(jié)點(diǎn)計(jì)算結(jié)匯總輸z-suite能夠充利用各種計(jì)算存儲(chǔ)資源管服務(wù)器普通pc中國(guó)絡(luò)條件沒(méi)嚴(yán)苛要求作橫向擴(kuò)展數(shù)據(jù)平臺(tái)z-suite能夠充發(fā)揮各節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力輕松實(shí)現(xiàn)針tb/pb級(jí)數(shù)據(jù)析秒級(jí)響應(yīng) 列存儲(chǔ) (column-based) z-suite列存儲(chǔ)基于列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集市讀取關(guān)數(shù)據(jù)能降低讀寫(xiě)銷(xiāo)同提高i/o 效率提高查詢性能另外列存儲(chǔ)能夠更壓縮數(shù)據(jù)般壓縮比5 -一0倍間數(shù)據(jù)占空間降低傳統(tǒng)存儲(chǔ)一/5一/一0 良數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)節(jié)省存儲(chǔ)設(shè)備內(nèi)存銷(xiāo)卻提升計(jì)算性能 內(nèi)存計(jì)算 益于列存儲(chǔ)技術(shù)并行計(jì)算技術(shù)z-suite能夠壓縮數(shù)據(jù)并同利用節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力內(nèi)存容量般內(nèi)存訪問(wèn)速度比磁盤(pán)訪問(wèn)速度要快幾百倍甚至千倍通內(nèi)存計(jì)算cpu直接內(nèi)存非磁盤(pán)讀取數(shù)據(jù)并數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算內(nèi)存計(jì)算傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理式種加速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)析關(guān)鍵應(yīng)用技
5，如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
本人為大數(shù)據(jù)技術(shù)員，可以分享一些心得體驗(yàn)給題主：其實(shí)題主需要搞清楚以下幾個(gè)問(wèn)題，搞清楚了，其實(shí)問(wèn)題的答案也就有了：1、是從個(gè)人學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的角度想搭建平臺(tái)自學(xué)？還是現(xiàn)在的公司需要大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析？——如果是從個(gè)人學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的角度，建議直接按照hadoop或者spark的官網(wǎng)教程安裝即可，建議看官網(wǎng)（英文），在大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，英語(yǔ)的掌握是非常重要的，因?yàn)樯婕暗浇M件選型、日后的安裝、部署、運(yùn)維，所有的任務(wù)運(yùn)行信息、報(bào)錯(cuò)信息都是英文的，包括遇到問(wèn)題的解答，所以還是非常重要的。如果是公司需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，那么還要研究以下幾個(gè)問(wèn)題：為什么需要搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)？要解決什么業(yè)務(wù)問(wèn)題？需要什么樣的分析？數(shù)據(jù)量有多少？是否有實(shí)時(shí)分析的需求？是否有bi報(bào)表的需求？——這里舉一個(gè)典型的場(chǎng)景：公司之前采用oracle或mysql搭建的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，而且有簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，或者可能采購(gòu)了bi系統(tǒng)，就是直接用業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行支持的，現(xiàn)在隨著數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，那么就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行擴(kuò)容。搞清楚需求之后，按照以下的步驟進(jìn)行：1、整體方案設(shè)計(jì)；整體方案設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮的因素：數(shù)據(jù)量有多少：幾百gb？幾十tb？數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪里：存儲(chǔ)在mysql中？oracle中？或其他數(shù)據(jù)庫(kù)中？數(shù)據(jù)如何從現(xiàn)在的存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)入到大數(shù)據(jù)平臺(tái)中？如何將結(jié)果數(shù)據(jù)寫(xiě)出到其他存儲(chǔ)系統(tǒng)中？分析主題是什么：只有幾個(gè)簡(jiǎn)單指標(biāo)？還是說(shuō)有很多統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，需要專(zhuān)門(mén)的人員去梳理，分組，并進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)；是否需要搭建整體數(shù)倉(cāng)？是否需要bi報(bào)表：業(yè)務(wù)人員有無(wú)操作bi的能力，或團(tuán)隊(duì)組成比較簡(jiǎn)單，不需要前后端人員投入，使用bi比較方便；是否需要實(shí)時(shí)計(jì)算？2、組件選型；架構(gòu)設(shè)計(jì)完成后就需要組件選型了，這時(shí)候最好是比較資深的架構(gòu)師參與設(shè)計(jì)，選型包括：離線計(jì)算引擎：hadoop、spark、tez……實(shí)時(shí)計(jì)算引擎：storm、flink、samza、spark streaming……bi軟件：tableau、qlikview、帆軟……3、安裝部署；選型完成后，就可以進(jìn)行安裝部署了，這部分其實(shí)是最簡(jiǎn)單的，直接按照每個(gè)組件的部署要求安裝即可。4、另一種選擇：采用商用軟件如果是企業(yè)需要搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，那么還有一種選擇是直接采用商用的數(shù)據(jù)平臺(tái)。市面上有很多成熟的商用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，cloudera、星環(huán)、華為、亞信等等，都有對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品線，業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)大咖袋鼠云就有一款非常優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品：數(shù)棧。主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：1.一站式。一站式數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)產(chǎn)品體系，滿足企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)過(guò)程中的多樣復(fù)雜需求。2.兼容性強(qiáng)。支持對(duì)接多種計(jì)算引擎，使更多企業(yè)“半路上車(chē)”。3.開(kāi)箱即用?；趙eb的圖形化操作界面，開(kāi)箱即用，快速上手。4.性價(jià)比高。滿足中小企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)需求，降低企業(yè)投入成本。