大數據平台算力
『壹』 大數據技術平台有哪些
Java：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰溜溜的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
『貳』 為什麼現在人工智慧與大數據、算力的區別與界限越來越模糊
隨著人工智慧、大數據、算力的發展與融合，三者已經有機結合成了一個智能化整體，其內涵和外延趨於多樣化，各個細分領域的應用也豐富疊加，你中有我，我中有你。人工智慧與大數據、算力的區別與界限越來越模糊。
現階段，人工智慧和大數據的應用已經滲透到工業、農業、醫學、國防、經濟、教育等各個領域，所產生的商業和社會價值幾乎是無限量的。雲計算隨著人工智慧和物聯網的發展應用，也不再局限於存儲和計算，已經成為各個行業發展變革的重要推動力。可以在十次方算力平台了解更多人工智慧與大數據、算力的內容。
『叄』 大數據有哪些常用的平台
大數據有三個主要部分，分別是數學，統計學和計算機等學科。大數據基礎知識往往決定了開發人員未來的成長高度，所以要重視基礎知識的學習。
大數據平台是對海量結構化、非結構化、半機構化數據進行採集、存儲、計算、統計、分析處理的一系列技術平台。大數據平台處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據倉庫工具無法處理完成的，其涉及的技術有分布式計算、高並發處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的各類技術。
(3)大數據平台算力擴展閱讀：
注意事項：
大數據的第一站就是收集和存儲海量數據（公開/隱私）。現在每個人都是一個巨大的數據源，通過智能手機和個人筆記本釋放出大量的個人行為信息。獲取數據似乎已經變得越來越容易，數據收集這一模塊最大的挑戰在於獲取海量數據的高速要求以及數據的全面性考慮。
傳統商業智能在數據清洗處理的做法（ETL）是，把准確的數據放入定義好的格式中，通過基礎的抽取統計生成高維度的數據，方便直接使用。然而大數據有個最突出的特徵——數據非結構化或者半結構化。因為數據有可能是圖片，二進制等等。數據清洗的最大挑戰來了——如何轉化處理大量非結構數據，便於分布式地計算分析。
『肆』 什麼叫大數據，與雲計算有何關系。
1，大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產
2，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。
(4)大數據平台算力擴展閱讀：
大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。
大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。
大數據的趨勢：
趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
參考資料：網路-大數據網路-雲數據
『伍』 什麼是大數據和大數據平台
大數據其實是很多的額知識進行累加，然後從裡面選取一些有用有價值的信息
『陸』 大數據應用平台開發是什麼，有哪些公司
在大數據領域大概有四個大的工作方向，除了大數據平台應用及開發、大數據分析與應用和大數據平台集成與運維之外，還有大數據平台架構與研發，除了以上四個大的工作方向之外，還有一個工作方向是大數據技術推廣和培訓，這部分工作目前也有不少人在從事。
大數據平台應用開發是目前一個就業的熱門方向，一方面是大數據開發的場景眾多，另一方面是難度並不高，能夠接納的從業人數也非常多。大數據開發主要是滿足企業在大數據平台上的應用開發，與場景有密切的關系。
『柒』 中鏈雲IPFS雲算力平台怎麼樣好不好
公司實力挺大的，還不錯
『捌』 金融大數據平台應該如何搭建及應用是否有金融案例可以借鑒的
金融大數據平台的搭建和應用是兩個部分，對於金融大數據平台來說，這兩個部分都很重要。所以以下的部分我們從大數據平台和銀行可以分析哪些指標這兩個角度來闡述。
一、大數據平台
大數據平台的整體架構可以由以下幾個部分組成：
1.一個客戶
客戶主題：客戶屬性（客戶編號、客戶類別）、指標（資產總額、持有產品、交易筆數、交易金額、RFM）、簽約（渠道簽約、業務簽約）組成寬表
2.做了一筆交易
交易主題：交易金融屬性、業務類別、支付通道組成寬表。
3.使用哪個賬戶
賬戶主題：賬戶屬性（所屬客戶、開戶日期、所屬分行、產品、利率、成本）組成寬表
4.通過什麼渠道
渠道主題：
渠道屬性、維度、限額組成寬表
5.涉及哪類業務&產品
產品主題：產品屬性、維度、指標組成寬表
三、案例
鑒於篇幅問題，此處可以參考這篇文章：
華夏銀行：大數據技術服務業務需求，實現銷售高速增長
『玖』 大數據平台有哪些
Piwik、聚合分析、量子統計、Google Analytics、CNZZ。
『拾』 什麼是大數據平台
我們在搜索引擎中每一次搜索的記錄、在電子商城中每一次的商品瀏覽和購買記錄、每一次電子支付的數據...這些看似不相乾的龐雜數據，匯總在一起，經過分析提煉，即可描繪出你這個人的行為習慣概況，對你未來可能採取的行為做出概率相當高的預測，這些數據我們可以把它統稱為顧客大數據。
移動互聯網興起之時，大家都在搶占線上流量、線上數據，但中國互聯網，你懂的，基本上龐大的消費顧客大數據都是掌握在BAT手上的，小互聯網公司很難獲取核心數據。但是隨著線下消費升級的發展，越來越多的人開始看到線下顧客大數據的重要性了，畢竟，線下店鋪才是顧客消費的主戰場，而且流量也未被BAT這樣的巨頭企業瓜分完，可以算是充滿商機的藍海了。
藍海歸藍海，但也存在一個問題，就是線下顧客大數據太龐大，太分散，除了星巴克麥當勞這種大企業有能力收集之外，一般店鋪難以建立自己的大數據平台，更不用談大數據的智能化處理了。
在這方面，目前就我所知，有家專門服務線下店鋪市場的智慧店鋪企業，名叫掌貝。這是家店鋪Marketing Tech智能營銷公司，它依託融合業務入口所沉澱的店鋪大數據，幫助商戶搭建自己的顧客大數據平台，實現自動化的精準營銷，從而帶動老客迴流、新客引流。可謂是正好切中線下顧客大數據市場的要害啦，有興趣的人可以去了解下。