⑴ 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。

⑵ 阿里，騰訊和百度的互聯網大數據應用有何不同

網路、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據，三大互聯網巨頭的數據都用來優化回自己業務的運營效果答，從這個層面看，其數據價值應用場景比較類似。但由於其業務和商業模式的不同決定了三者數據資產的不同，也決定了三者未來大數據策略的不同，尤其是基於大數據的開放和合作角度看，網路和阿里巴巴相對更加開放。對於重視大數據開放和合作的互聯網企業，他們最為期待的是借著大數據開放的策略，與更多的傳統行業交換更多的數據，從而更好的豐富其在線下數據，形成線上和線下數據的協同，從中拓展新的商業模式，如智能硬體和大數據健康。

⑶ 騰訊雲的大數據平台好用么

好用 我是騰訊雲代理商 相關的服務自家都有在使用的

⑷ 騰訊伺服器運營中的大數據應用是怎麼樣的

你可以去伺服器廠商（正睿）的網上找找，騰訊大數據應用採用的都是集群方式，將成千上萬的伺服器做成集群，然後將資源分塊進行使用，你可以看看這款就是可以將成千上萬台做成集群，可以參考一下
產品型號：ZI21S5-6832
產品類型：雙路六核機架式伺服器
處 理 器：Xeon E5-2620
V3
內 存：8G DDR4 REG ECC
硬 盤：HD SATA3 1TB
產品地址：http://www.zrway.com/server/proct_param/1002/10483.html

⑸ 騰訊旗下的大數據處理套件TBDS當選2019數博會十佳大數據案例，而它究竟擁有著怎樣的優勢

什麼是騰訊大數據處理套件TBDS？
TBDS是基於騰訊多年海量數據處理經驗，集實時/離線場景高性能分析引擎、數據開發以及數據治理功能於一體的大數據平台，其核心包含TBDS大數據基礎平台、多集群多租戶管控平台，數據接入，數據開發，數據治理，機器學習，智能運營平台等。



騰訊大數據處理套件TBDS的創新和核心優勢，TBDS通過樂高架構，融合多個組件系統，構建開箱即用的大數據平台，提供拖拽式的可視化數據開發IDE及機器學習平台，可支持用戶自定義功能，具有非常好的產品擴展性。為客戶的大數據集成、存儲、計算環節提供完整而穩定的企業級解決方案。客戶能藉助於TBDS快速構建中台能力，聚焦於進行企業的業務創新。

⑹ 怎麼使用騰訊大數據來分析

對於已經發生的事情是覺得沒有用，但是明年的這個時候再拿來預測今年就有用了。
事物之間的相互聯系，有的數據可以聯繫到很多方面

⑺ 有能和騰訊做大數據方面合作的渠道嗎

大數據是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。內在企業對企業銷售的情容況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。從技術上看，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/或虛擬化技術。大數據的意義是由人類日益普及的網路行為所伴生的，受到相關部門、企業採集的，蘊含數據生產者真實意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。