Qu'est-ce qu'une plateforme Big Data ?

La plateforme Big Data est une plateforme réseau qui fournit des services via le partage de contenu, le partage de ressources, la co-construction de canaux et le partage de données. Elle fait principalement référence à des scénarios tels que le traitement du stockage massif de données, le calcul et le calcul en temps réel de données en streaming ininterrompu. Un ensemble d'infrastructures ; une plate-forme Big Data peut accueillir d'énormes quantités de données, fournir un soutien aux data scientists et fournir des fonctions d'analyse de données.

L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, ordinateur Dell G3.

Qu'est-ce qu'une plateforme big data ? Une plateforme big data est une plateforme réseau qui fournit des services à travers le partage de contenu, le partage de ressources, la co-construction de canaux et le partage de données. La plateforme Big Data fait référence à un ensemble d'infrastructures qui gèrent principalement des scénarios tels que le stockage massif de données, le calcul et le calcul en temps réel de données en streaming ininterrompu. Les plus typiques incluent les séries Hadoop, Spark, Storm, Flink et d'autres clusters. Il peut utiliser soit des plates-formes open source, soit des solutions de qualité commerciale telles que Huawei et Xinghuan, et peut être déployé sur des cloud privés ou publics.

La plateforme Big Data peut exploiter pleinement les ressources Big Data pour soutenir le développement innovant. À l’ère de l’économie numérique, le big data est devenu non seulement un nouveau facteur clé de production, mais aussi un puissant moteur de développement économique et social.

Fonctions de la plateforme Big Data :

1. Accueillir des données massives

Utiliser les capacités de stockage et de calcul des clusters informatiques. Non seulement ses performances évoluent, mais sa capacité à gérer de gros flux de données entrants augmente également.

2. Rapide

La combinaison d'une architecture de base de données en colonnes (par rapport aux bases de données traditionnelles à traitement non parallèle basé sur des lignes) et l'utilisation d'une technologie de traitement parallèle massif peut non seulement améliorer considérablement les performances (généralement environ 100 à 1 000 fois), mais également réduire et des mécanismes de tarification plus transparents peuvent être mis en place.

3. Compatible avec les outils traditionnels

Assurez-vous que la plateforme a été certifiée et peut être compatible avec les outils traditionnels.

4. Utiliser Hadoop

Hadoop est devenue la principale plateforme dans le domaine du big data. Tirez parti de Hadoop comme plate-forme rentable pour une gestion de données persistante et légère.

5. Fournir un soutien aux data scientists

Les data scientists ont une plus grande influence et une plus grande importance dans l'informatique d'entreprise. Une plate-forme Big Data rapide, efficace, facile à utiliser et largement déployée peut aider à rapprocher les hommes d'affaires et les experts techniques. .

6. Fournir des fonctions d'analyse des données

Assurez-vous que la plate-forme Big Data prend non seulement en charge la préparation et le chargement des données en quelques secondes, mais prend également en charge l'utilisation d'algorithmes avancés pour créer des modèles prédictifs et déployer facilement des modèles pour la notation dans la base de données. Permettez simultanément aux data scientists d’utiliser les progiciels statistiques existants et les langages préférés.

Plateformes Big Data courantes :

Alibaba Cloud, Tencent, Baidu, Huawei et Starlink.

La plateforme Big Data d'Alibaba Cloud est plus technique et propose une gamme de produits relativement complète ;

• Les produits Big Data de Tencent sont plus analytiques et contiennent moins de produits et de solutions ;

• Les produits Big Data de Baidu sont également relativement ; complets et plus axés sur le marketing Il existe de nombreuses solutions ;

• Les produits de Huawei sont des solutions optimisées en fonction des besoins des clients de l'industrie ;

• Les produits de Xinghuan sont très uniques, mais leurs capacités de R&D et leur commercialisation sont relativement faibles.

• Pour plus de connaissances connexes, veuillez consulter le

  Classement des universités de gestion et d'application du Big Data

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