大数据平台算力
『壹』 大数据技术平台有哪些
Java：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
『贰』 为什么现在人工智能与大数据、算力的区别与界限越来越模糊
随着人工智能、大数据、算力的发展与融合，三者已经有机结合成了一个智能化整体，其内涵和外延趋于多样化，各个细分领域的应用也丰富叠加，你中有我，我中有你。人工智能与大数据、算力的区别与界限越来越模糊。
现阶段，人工智能和大数据的应用已经渗透到工业、农业、医学、国防、经济、教育等各个领域，所产生的商业和社会价值几乎是无限量的。云计算随着人工智能和物联网的发展应用，也不再局限于存储和计算，已经成为各个行业发展变革的重要推动力。可以在十次方算力平台了解更多人工智能与大数据、算力的内容。
『叁』 大数据有哪些常用的平台
大数据有三个主要部分，分别是数学，统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
(3)大数据平台算力扩展阅读：
注意事项：
大数据的第一站就是收集和存储海量数据（公开/隐私）。现在每个人都是一个巨大的数据源，通过智能手机和个人笔记本释放出大量的个人行为信息。获取数据似乎已经变得越来越容易，数据收集这一模块最大的挑战在于获取海量数据的高速要求以及数据的全面性考虑。
传统商业智能在数据清洗处理的做法（ETL）是，把准确的数据放入定义好的格式中，通过基础的抽取统计生成高维度的数据，方便直接使用。然而大数据有个最突出的特征——数据非结构化或者半结构化。因为数据有可能是图片，二进制等等。数据清洗的最大挑战来了——如何转化处理大量非结构数据，便于分布式地计算分析。
『肆』 什么叫大数据，与云计算有何关系。
1，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
2，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
(4)大数据平台算力扩展阅读：
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
大数据的趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
参考资料：网络-大数据网络-云数据
『伍』 什么是大数据和大数据平台
大数据其实是很多的额知识进行累加，然后从里面选取一些有用有价值的信息
『陆』 大数据应用平台开发是什么，有哪些公司
在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。
大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向，一方面是大数据开发的场景众多，另一方面是难度并不高，能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发主要是满足企业在大数据平台上的应用开发，与场景有密切的关系。
『柒』 中链云IPFS云算力平台怎么样好不好
公司实力挺大的，还不错
『捌』 金融大数据平台应该如何搭建及应用是否有金融案例可以借鉴的
金融大数据平台的搭建和应用是两个部分，对于金融大数据平台来说，这两个部分都很重要。所以以下的部分我们从大数据平台和银行可以分析哪些指标这两个角度来阐述。
一、大数据平台
大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：
1.一个客户
客户主题：客户属性（客户编号、客户类别）、指标（资产总额、持有产品、交易笔数、交易金额、RFM）、签约（渠道签约、业务签约）组成宽表
2.做了一笔交易
交易主题：交易金融属性、业务类别、支付通道组成宽表。
3.使用哪个账户
账户主题：账户属性（所属客户、开户日期、所属分行、产品、利率、成本）组成宽表
4.通过什么渠道
渠道主题：
渠道属性、维度、限额组成宽表
5.涉及哪类业务&产品
产品主题：产品属性、维度、指标组成宽表
三、案例
鉴于篇幅问题，此处可以参考这篇文章：
华夏银行：大数据技术服务业务需求，实现销售高速增长
『玖』 大数据平台有哪些
Piwik、聚合分析、量子统计、Google Analytics、CNZZ。
『拾』 什么是大数据平台
我们在搜索引擎中每一次搜索的记录、在电子商城中每一次的商品浏览和购买记录、每一次电子支付的数据...这些看似不相干的庞杂数据，汇总在一起，经过分析提炼，即可描绘出你这个人的行为习惯概况，对你未来可能采取的行为做出概率相当高的预测，这些数据我们可以把它统称为顾客大数据。
移动互联网兴起之时，大家都在抢占线上流量、线上数据，但中国互联网，你懂的，基本上庞大的消费顾客大数据都是掌握在BAT手上的，小互联网公司很难获取核心数据。但是随着线下消费升级的发展，越来越多的人开始看到线下顾客大数据的重要性了，毕竟，线下店铺才是顾客消费的主战场，而且流量也未被BAT这样的巨头企业瓜分完，可以算是充满商机的蓝海了。
蓝海归蓝海，但也存在一个问题，就是线下顾客大数据太庞大，太分散，除了星巴克麦当劳这种大企业有能力收集之外，一般店铺难以建立自己的大数据平台，更不用谈大数据的智能化处理了。
在这方面，目前就我所知，有家专门服务线下店铺市场的智慧店铺企业，名叫掌贝。这是家店铺Marketing Tech智能营销公司，它依托融合业务入口所沉淀的店铺大数据，帮助商户搭建自己的顾客大数据平台，实现自动化的精准营销，从而带动老客回流、新客引流。可谓是正好切中线下顾客大数据市场的要害啦，有兴趣的人可以去了解下。