大數據平臺是為了滿足企業對于數據的各種要求而產生的。

大數據平臺：

是指以處理海量數據存儲、計算及不間斷流數據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。

既可以采用開源平臺，也可以采用華為、星環等商業級解決方案，既可以部署在私有云上，也可以部署在公有云上。

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大數據平臺的功能：

1、容納海量數據

利用計算機群集的存儲和計算能力。不僅在性能上有所擴展，而且其處理傳入的大量數據流的能力也相應提高。

2、速度快

結合列式數據庫架構(相對于基于行的非并行處理傳統數據庫)和使用大規模并行處理技術，不僅能夠大幅提高性能(通常約100到1000倍)，還可以實現更低且更透明的定價機制。

3、兼容傳統工具

確保平臺已經過認證，可以兼容傳統工具。

4、利用Hadoop

Hadoop已成為大數據領域中的主要平臺。利用Hadoop作為用于持久性和輕量型數據管理的高效益平臺。

5、為數據科學家提供支持

數據科學家在企業IT中擁有著更高的影響力和重要性，快速、高效、易于使用和廣泛部署的大數據平臺可以幫助拉近商業人士和技術專家之間的距離。

6、提供數據分析功能

確保大數據平臺不僅支持在數秒鐘內準備并加載數據，還支持利用高級算法建立預測模型，輕松部署模型以進行數據庫內計分。同時使數據科學家能夠使用現有統計軟件包和首選語言。

比較好的大數據平臺：

有阿里云，騰訊，百度，華為和星環。

阿里云的大數據平臺偏技術，產品比較齊全；

騰訊大數據產品偏分析，產品和方案偏少；

百度大數據的產品也比較齊全，另外偏營銷的解決方案不少；

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。

如何搭建大數據分析平臺？

一般性步驟：

1、Linux系統安裝

2、分布式計算平臺/組件安裝

當前分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統

3、數據導入

數據導入的工具是Sqoop

4、數據分析

數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。

數據預處理這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。

數據建模分析最好用的是Spark

5、結果可視化及輸出API

可視化一般式對結果或部分原始數據做展示

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總結

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