由德國(guó)開(kāi)發(fā)，支持世界上大多數(shù)語(yǔ)言。80%的世界500強(qiáng)企業(yè)都在使用這個(gè)ERP。這個(gè)ERP可以做集團(tuán)公司，但是貴。如果是中小企業(yè)，建議做國(guó)產(chǎn)金碟或者用友。3.技術(shù):團(tuán)隊(duì)永遠(yuǎn)最重要，技術(shù)無(wú)止境。一個(gè)成熟的團(tuán)隊(duì)可以為企業(yè)的發(fā)展開(kāi)拓新的市場(chǎng)和創(chuàng)新技術(shù)。

Da 數(shù)據(jù)分析相關(guān)基礎(chǔ)解決方案主要包括Hadoop簡(jiǎn)介、big 數(shù)據(jù)分析概述、基于MapReduce的大數(shù)據(jù)處理、PythonHadoop科學(xué)計(jì)算和big 數(shù)據(jù)分析、RHadoop統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算、Apache park批量分析、Apache park實(shí)時(shí)-0、Apache link批量分析

接下來(lái)，我們將討論什么是Hadoop，以及Hadoop如何解決與大數(shù)據(jù)相關(guān)的問(wèn)題。我們還將研究CERN案例研究，以突出使用Hadoop的優(yōu)勢(shì)。在之前的博客《大數(shù)據(jù)教程》中，我們已經(jīng)詳細(xì)討論了大數(shù)據(jù)及其挑戰(zhàn)。在這個(gè)博客中，我們將討論:1。傳統(tǒng)方法的問(wèn)題。Hadoop 3的演進(jìn)。Hadoop 4。面向Hadoop 5的即用型解決方案。什么時(shí)候用Hadoop？

Hive的核心工作是將SQL語(yǔ)句翻譯成MR程序，MR程序可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射成數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供HQL(HiveSQL)查詢(xún)功能。Hive本身并不存儲(chǔ)和計(jì)算數(shù)據(jù)，它完全依賴(lài)于HDFS和MapReduce。Hive是為大數(shù)據(jù)批量處理而生的，它的出現(xiàn)解決了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)(MySql、Oracle)在大數(shù)據(jù)處理上的瓶頸。Hive將執(zhí)行計(jì)劃分為map > shuffle > reduce > map > shuffle > reduce…模型。

用Impala實(shí)現(xiàn)SQLonHadoop，用于大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢(xún)分析。Hive適合長(zhǎng)期批量查詢(xún)分析，Impala適合實(shí)時(shí) interactive SQL查詢(xún)。Impala提供了一個(gè)大型的數(shù)據(jù)分析工具，供數(shù)據(jù)人員快速實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證自己的想法?？梢韵扔肏ive進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，然后在Hive處理的數(shù)據(jù)集上用Impala進(jìn)行fast-0。

大數(shù)據(jù)的處理方法很多，但一般實(shí)用的大數(shù)據(jù)處理流程可以歸納為四個(gè)步驟，即數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析以及統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘。大數(shù)據(jù)處理流程之一:數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)的采集是指使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)接收客戶(hù)端的數(shù)據(jù)，用戶(hù)可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢(xún)和處理。大數(shù)據(jù)的采集需要一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)的支持，有時(shí)會(huì)使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)同時(shí)采集大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)處理的第二個(gè)流程:數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理采集端有很多數(shù)據(jù)庫(kù)。需要將這些分散的數(shù)據(jù)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)全部導(dǎo)入到一個(gè)集中的大數(shù)據(jù)庫(kù)中，并在導(dǎo)入過(guò)程中根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)做一些簡(jiǎn)單的清洗和篩選，這就是大數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和預(yù)處理。第三大數(shù)據(jù)處理流程:數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)對(duì)導(dǎo)入的海量數(shù)據(jù)根據(jù)自身特點(diǎn)進(jìn)行分析并分類(lèi)，滿(mǎn)足大部分常見(jiàn)的分析需求。

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)(在線查詢(xún))是最常見(jiàn)的場(chǎng)景，前面寫(xiě)了a實(shí)時(shí)HIVE/HBASE/IMPALA(HIVE/h base/IMPALA)分析，討論目前業(yè)界常見(jiàn)的方案。HIVE/HBASE被互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛使用。比如騰訊基于HIVE更名為T(mén)DW，小米等公司選擇了HBASE。關(guān)于HIVE/HBASE/黑斑羚的介紹，請(qǐng)看我之前的文章。

隨著時(shí)代的發(fā)展，社會(huì)的進(jìn)步，大數(shù)據(jù)的發(fā)展越來(lái)越好，越來(lái)越多的人選擇大數(shù)據(jù)。有同學(xué)問(wèn)邊肖:“大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析我想上什么課？”下面小編就給大家介紹一下大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析需要學(xué)習(xí)的課程。一、基礎(chǔ)篇大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析課程學(xué)習(xí)任何高樓都離不開(kāi)扎實(shí)的基礎(chǔ)，任何想從事大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析的人也是如此。第一，打好基礎(chǔ)。需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)？首先，你需要掌握一門(mén)基礎(chǔ)語(yǔ)言。Java是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)語(yǔ)言之一。還需要熟練掌握Linux系統(tǒng)的命令。

PetaBaseV作為Vertica基于宜信的分析產(chǎn)品定制版，提供實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，采用共享大規(guī)模并行架構(gòu)(MPP)，可以線性擴(kuò)展集群的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)處理能力。PetaBaseV基于列數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，具有高性能、高擴(kuò)展性、高壓縮率和高健壯性的特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析平臺(tái)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)PBS)旨在提供數(shù)據(jù)端到端實(shí)時(shí)處理能力(毫秒/秒/分鐘延遲)，能夠從多個(gè)數(shù)據(jù)源提取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為多個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景提供/12344。