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本文目录一览：
- 1、数据分析和大数据平台网站有哪些
- 2、大数据平台架构——框架篇
- 3、大数据平台的软件有哪些?
数据分析和大数据平台网站有哪些
艾媒数据中心（data.iimedia.cn）是全球知名的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMedia Research 艾媒咨询旗下行业研究数据库。
仔细看了一下受益匪浅，同一组数据做出来的效果不同，看数的角度也不同。大数据数据处理*** ***：//usefulstuff.io/big-data/ 从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器学习等。
在国内外，有许多数据分析相关的竞赛比赛网站。这些平台通常提供各种数据科学竞赛，邀请数据科学家、机器学习专家和数据分析师参与解决实际问题。
卡思数据 网址：***s：//。卡思数据是综合性短***数据分析网站，有抖音版、快手版、B站版、微博版，专业性较强，行业认可度较高。蝉妈妈 网址：***s：//。蝉妈妈是一个综合性数据分析网站，但主要倾向于抖音的短***和电商分析，关于淘宝的功能较少。
商业大数据平台也是获取数据的重要途径。这些平台通常会将各种来源的数据进行整合和处理，然后以易于使用的形式提供给用户。例如，谷歌趋势、亚马逊AWS和微软Azure等平台都提供了强大的数据分析工具和数据集。这些平台不仅数据***丰富，而且提供了各种数据分析工具，使得用户可以更方便地进行数据挖掘和分析。
Tableau是大数据可视化的市场领导者之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。Google Chart：Google支持的免费而强大的整合功能 Google Chart提供了大量的可视化类型，从简单的饼图、时间序列一直到多维交互矩阵都有。 图表可供调整的选项很多。
大数据平台架构——框架篇
大数据平台的核心使命，是通过数据***集、存储（Apache Hadoop与HDFS）、计算（MapReduce、Hive、SQL）和精细管理，构建起数据处理的坚实基础。存储与力量的交汇点 – Hadoop：作为分布式存储和计算的中坚力量，它通过HDFS提供海量数据的存储，而Hive则巧妙地引入SQL接口，让复杂的数据操作变得直观易行。
Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。
Kafka是一个分布式流处理平台，它可以用于实时数据流的处理和存储。Kafka的核心组件是发布-订阅模型（Pub-Sub），它可以将数据流发布到不同的消费者节点上，并保证消息的顺序和可靠性。Kafka还提供了可扩展的API，可以方便地与其他框架集成。
总的来说，大数据的主流框架正经历着一场技术革命，从传统的Hadoop生态系统转向更加灵活和云原生的解决方案。Kubernetes的崛起和AI的融入，预示着一个更加高效、智能的数据处理新时代。每一个数据科学家和工程师都应密切关注这些变化，以便在未来的竞争中保持领先。
大数据平台的软件有哪些?
1、Disco Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapReduce。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。支持的操作系统：Linux和OSX。HPCC 作为Hadoop之外的一种选择，HPCC这种大数据平台承诺速度非常快，扩展性超强。
2、数据分析软件有Excel、R、Python、BI工具，行业内普遍用的多的是Excel和BI，掌握这两个就可以满足大部分业务需求 Excel 大家耳熟能详的软件了，数据分析领域入门级的工具，也是日常工作时最常用的工具，常用的功能就是数据***表，再复杂一点就用VBA。
3、大数据平台最核心的软件是：Phoenix 这是一个J***a中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用J***a编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。
4、凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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