大数据平台处理能力

简述信息一览：

以国家电网大数据中心为例，大数据中心是国家电网数据管理的专业机构和数据共享、数据服务、数字创新平台，主要负责公司数据管理、运营、服务等方面工作，致力实现数据资产统一运营，推进数据资源高效使用，为公司建设“三型两网”世界一流能源互联网企业提供数字化支撑。

大数据的择业方向有大数据开发方向、数据挖掘数据分析和机器学习方向、大数据运维和云计算方向，主要从事互联网行业相关工作。大数据课程难度大，同时有大专本科学历要求！但工作需求大，毕业以后可以从事的岗位还是比较多的，回报高，待遇在年薪30~50万之间，如果是互联网大厂更高。

（图片来源网络，侵删）

大数据专业，一般是指大数据***集与管理专业。大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

操作系统的选择操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台，要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统，正确的选择操作系统的版本。

大数据分析平台的应用最基础的大数据分析平台有上述的几层架构，如果是数据量庞大的企业，会需要架构更加复杂的分析平台。

（图片来源网络，侵删）

业务需求：业务需求引导是必须的，不能光为了建平台而建平台，建立平台的最终目的是为了服务业务，让业务发展的更好。

1、数据平台的建设首先我们要清楚一点，就是这个建设过程相对会很漫长，不是一簇而就的，因此我们首先在选择方案之前，要有自己的一个长远的规划和目标，明确的知道需要什么，目标是什么，要达到什么样的高度。首先要有整体的框架，然后才能一步步的在这个框架内去搭建，最后实现既定的目标。

2、同时，基于greenplum的数据平台建设，可以实现两个层面的处理，显而易见的一个是对数据处理性能的处理，greenplum的百科中宣称支持50PB级海量数据的处理，考虑它有吹牛的成分，对目前greenplum实际应用情况的了解，100tb级左右的数据，是非常轻松的。

3、敏捷型数据集市数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。

4、技术上通常***用各种技术手段（如：列存储）提高查询性能。

5、选择能够符合需求的性能最好的。●优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境（ESB /应用服务器）中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。

6、大数据人才应用能力成长平台——Tempo Talents，从产业人才需求的视角，通过模式创新、技术创新，为高校大数据人才培养提供从平台、课程内容到教学管理的系统解决方案。

大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据***集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。大数据技术的三个重点：Hadoop、spark、storm。

Hadoop，Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统，Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理，Spark常用于离线的快速的大数据处理，而Storm常用于在线的实时的大数据处理。

Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。由于Hadoop是一个开源的大数据系统平台，所以你们听得最多。除了Hadoop平台外，还有其他系统平台。

Hadoop是具体的开源框架，是工具，用来做海量数据的存储和计算的。hadoop与大数据的关系首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。

关于大数据处理平台层次和大数据平台处理能力的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大数据平台处理能力、大数据处理平台层次的信息别忘了在本站搜索。