多層次構(gòu)建企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺， 成就全能型大數(shù)據(jù)開發(fā)（完結(jié)19章）

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【已完結(jié)19章】多層次構(gòu)建企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺， 成就全能型大數(shù)據(jù)開發(fā)視頻教程，視頻+源碼下載！

大數(shù)據(jù)時(shí)代這個(gè)詞被提出已有10年了吧，越來越多的企業(yè)已經(jīng)完成了大數(shù)據(jù)平臺的搭建。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)，大數(shù)據(jù)價(jià)值在越來越多的場景中被挖掘，隨著大家都在使用歐冠大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)平臺的搭建門檻也越來越低。

借助開源的力量，任何有基礎(chǔ)研發(fā)能力的組織完全可以搭建自己的大數(shù)據(jù)平臺。但是對于沒有了解過大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘概念的同學(xué)可能還是無法順利完成搭建，因?yàn)槟闳グ俣炔榈臅r(shí)候會發(fā)現(xiàn)太多的東西，和架構(gòu)，你不知道如何去選擇。今天給大家分享下大數(shù)據(jù)平臺是怎么玩的

1、大數(shù)據(jù)平臺有哪些

大數(shù)據(jù)平臺可以根據(jù)應(yīng)用場景和功能需求，分為多種類型。以下是其中一些類型的大數(shù)據(jù)平臺：

1. 分布式計(jì)算平臺：Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等，提供分布式存儲和計(jì)算能力，支持海量數(shù)據(jù)處理和分析。

2. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理平臺：Apache Kafka、Apache Storm、Apache Ignite等，專注于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和流計(jì)算，適用于流媒體、監(jiān)控和物聯(lián)網(wǎng)等場景

3. 數(shù)據(jù)倉庫平臺：Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake等，提供基于云的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，支持大規(guī)模、高速的數(shù)據(jù)查詢和分析。

4. 海量數(shù)據(jù)存儲平臺：Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、Amazon S3、Google Cloud Storage等，提供海量數(shù)據(jù)的分布式存儲能力，支持多種數(shù)據(jù)格式和存儲方案。

5. 數(shù)據(jù)可視化平臺：Tableau、QlikView、PowerBI等，提供數(shù)據(jù)可視化和報(bào)表工具，幫助用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

6. 移動端分析平臺：Google Firebase、Leanplum、Amplitude等，專注于移動設(shè)備的數(shù)據(jù)分析和用戶行為跟蹤，幫助開發(fā)人員更好地理解和優(yōu)化移動應(yīng)用程序。

整體而言，大數(shù)據(jù)平臺從平臺部署和數(shù)據(jù)分析過程可分為如下幾步：

1、linux系統(tǒng)安裝

2、分布式計(jì)算平臺/組件安裝

3、數(shù)據(jù)導(dǎo)入

4、數(shù)據(jù)分析

5、結(jié)果可視化及輸出API