1.平臺架構(gòu)架構(gòu)是工具的“骨架”，決定了工具的性能和可負(fù)擔(dān)性。大數(shù)據(jù)分析 平臺必須能夠容納海量數(shù)據(jù)，基礎(chǔ)架構(gòu)是否先進(jìn)，不僅影響工具數(shù)據(jù)分析的能力，還影響數(shù)據(jù)分析 -3/的擴(kuò)展和延伸，如何建立一個大的數(shù)據(jù)分析 平臺？但大數(shù)據(jù)分析 平臺可能與功能集成，可以提高非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫的可伸縮性和性能。

Hadoop在可擴(kuò)展性、健壯性、計算性能、成本等方面具有不可替代的優(yōu)勢。實(shí)際上已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的主流。本文主要介紹一個基于Hadoop平臺架構(gòu)的多維分析和數(shù)據(jù)挖掘。作為一家互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析公司，我們在海量數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域真的是“被逼上梁山”了。多年來，在嚴(yán)峻的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)壓力下，我們嘗試了幾乎所有可能的方法，最終在Hadoop 平臺上落地。

根據(jù)數(shù)據(jù)分析的實(shí)時性，可分為實(shí)時數(shù)據(jù)分析和離線數(shù)據(jù)分析。實(shí)時數(shù)據(jù)分析一般用在金融、移動、互聯(lián)網(wǎng)B2C等產(chǎn)品中，往往需要幾秒鐘內(nèi)分析上億行數(shù)據(jù)，以達(dá)到不影響用戶體驗(yàn)的目的。為了滿足這種需求，我們可以使用設(shè)計良好的傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫組成并行處理集群，或者使用一些內(nèi)存計算平臺，或者使用HDD的架構(gòu)，這些無疑需要很高的軟硬件成本。

big 數(shù)據(jù)分析工具不可忽視的三個方面大數(shù)據(jù)的概念火了很久，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用才剛剛起步。big 數(shù)據(jù)分析工具是最具代表性的大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)。人們給它數(shù)據(jù)分析并期望功能挖掘數(shù)據(jù)價值。big 數(shù)據(jù)分析工具開發(fā)中有哪些方面不能忽視？1.平臺架構(gòu)架構(gòu)是工具的“骨架”，決定了工具的性能和可負(fù)擔(dān)性。

基礎(chǔ)架構(gòu)是否先進(jìn)，不僅影響工具數(shù)據(jù)分析的能力，還影響數(shù)據(jù)分析 -3/的擴(kuò)展和延伸。郭云數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)鏡像數(shù)據(jù)可視化分析工具具有獨(dú)特的“上、中、下”三層架構(gòu)設(shè)計，細(xì)分了數(shù)據(jù)分析 tool的功能選項(xiàng)，使系統(tǒng)運(yùn)行更加高效穩(wěn)定。2.數(shù)據(jù)模型如果基礎(chǔ)架構(gòu)是工具數(shù)據(jù)分析的“骨架”，那么數(shù)據(jù)模型就是“血肉”。數(shù)據(jù)模型直接決定了數(shù)據(jù)分析的方法和數(shù)據(jù)輸入輸出的路徑。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的信息充斥在互聯(lián)網(wǎng)上，而大數(shù)據(jù)是一種依靠收集、分類、匯總、整理我們需要的信息，然后利用這些信息完成一些工作的能力技術(shù)。今天霍穎電腦培訓(xùn)主要是分析大數(shù)據(jù)的技術(shù)有幾個層次。移動互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，其中文本、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的比例已經(jīng)超過85%，未來還會進(jìn)一步增加。

自2006年4月發(fā)布第一個ApacheHadoop版本以來，Hadoop作為實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲、管理和計算的開源技術(shù)，迭代到v2.7.2的穩(wěn)定版本，其組件也從傳統(tǒng)的三駕馬車HDFS、MapReduce和HBase社區(qū)發(fā)展到由60多個相關(guān)組件組成的龐大生態(tài)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)存儲、執(zhí)行引擎、編程和數(shù)據(jù)訪問框架。