根據(jù)企業(yè)的情況。發(fā)展方向，發(fā)展領(lǐng)域和重點，哪些部分需要做大-2平臺-2/參考等。企業(yè)首先要選擇一個比較靠譜的平臺，然后根據(jù)自己樹立的企業(yè)形象和企業(yè)的發(fā)展目標去第一個方向，再找一些比較合適的數(shù)據(jù)管理員。要看企業(yè)要求的數(shù)據(jù)處理方式。如果是比較型，就要建立合適的數(shù)據(jù) more 平臺。如果需要評估未來走勢，可以選擇數(shù)據(jù)預(yù)估。

large數(shù)據(jù)free平臺，比如常用的交通工具，數(shù)據(jù)分析工具等。web Analytics平臺Google Analytics，Google Analytics的功能真的很強大，很多計算的實現(xiàn)功能或者復(fù)雜度都比百度統(tǒng)計和CNZZ高；百度統(tǒng)計，百度出品的產(chǎn)品，可以和SEO一起使用；阿里的產(chǎn)品CNZZ，功能比前面兩個弱，目前不支持子目錄的統(tǒng)計分析，很失望。有，以下是一些大的數(shù)據(jù)analysis平臺:1。Apache Hadoop:開源分發(fā)數(shù)據(jù)存儲與處理平臺。

3.r:一個流行的統(tǒng)計分析，可用于數(shù)據(jù)分析、可視化等。4.Python:流行的編程，具有強大的數(shù)據(jù)分析和可視化庫，如Pandas、NumPy和Matplotlib。5.GoogleAnalytics:在線分析平臺，可以分析流量和用戶行為。6.TableauPublic:一個用于數(shù)據(jù)分析和可視化的可視化工具。7.PowerBI:一個商業(yè)工具。PowerBI:微軟，可用于數(shù)據(jù)分析和可視化。

large-2平臺:指主要處理海量數(shù)據(jù)存儲、計算和不間斷流式傳輸數(shù)據(jù)實時計算的一套基礎(chǔ)設(shè)施。典型的集群有Hadoop系列、Spark、Storm、Flink和Flume/Kafka。常見的大型數(shù)據(jù) 平臺有HDP、CDH和阿帕奇的開源組件。大學數(shù)據(jù)有三個主要部分，分別是數(shù)學、統(tǒng)計學和計算機科學。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識往往決定了開發(fā)者未來的成長高度，所以要重視基礎(chǔ)知識的學習。

大的數(shù)據(jù)平臺processed數(shù)據(jù)通常是TB級別，甚至PB或EB級別的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫工具無法處理。擴展素材:注:大數(shù)據(jù)的第一站是收集存儲海量數(shù)據(jù)(公/私)?，F(xiàn)在每個人都是一個巨大的數(shù)據(jù)源，通過智能手機和個人筆記本發(fā)布大量的個人行為信息。

big數(shù)據(jù)平臺是計算當今社會產(chǎn)生的遞增量數(shù)據(jù)。平臺Da數(shù)據(jù)平臺以存儲、操作和顯示為目的，允許開發(fā)者要么在“云”中運行編寫的程序，要么使用“云”中提供的服務(wù)，或者兩者兼而有之。類似于目前很多輿情監(jiān)測軟件系統(tǒng)，Da 數(shù)據(jù)分析多瑞克輿情數(shù)據(jù)分析站系統(tǒng)，Da 數(shù)據(jù) 平臺是一套數(shù)據(jù) Access，。

首先要了解Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這是學習Da 數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學習順序不分先后。Java:只要懂一些基礎(chǔ)，不需要很深的Java技術(shù)就可以大數(shù)據(jù)，學習javaSE相當于學習big 數(shù)據(jù)。Linux:因為相關(guān)的軟件都運行在Linux上，所以你要把Linux學得更扎實，學好Linux對你快速掌握相關(guān)技術(shù)會有很大的幫助。可以讓你更好的了解hadoop、hive、hbase、spark等大型數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，可以少踩很多坑，學習shell理解腳本，更容易理解和配置大型數(shù)據(jù)集群。