阿里的大數據應用平台
『壹』 大數據分析平台哪家好
以下為大家介紹幾個代表性數據分析平台：
1、 Cloudera
Cloudera提供一個可擴展、靈活、集成的平台，可用來方便的管理您的企業中快速增長的多種多樣的數據，從而部署和管理Hadoop和相關項目、操作和分析您的數據以及保護數據的安全。Cloudera Manager是一個復雜的應用程序，用於部署、管理、監控CDH部署並診斷問題，Cloudera Manager提供Admin Console，這是一種基於Web的用戶界面，是您的企業數據管理簡單而直接，它還包括Cloudera Manager API，可用來獲取集群運行狀況信息和度量以及配置Cloudera Manager。
2、 星環Transwarp
基於hadoop生態系統的大數據平台公司，國內唯一入選過Gartner魔力象限的大數據平台公司，對hadoop不穩定的部分進行了優化，功能上進行了細化，為企業提供hadoop大數據引擎及資料庫工具。
3、 阿里數加
阿里雲發布的一站式大數據平台，覆蓋了企業數倉、商業智能、機器學習、數據可視化等領域，可以提供數據採集、數據深度融合、計算和挖掘服務，將計算的幾個通過可視化工具進行個性化的數據分析和展現，圖形展示和客戶感知良好，但是需要捆綁阿里雲才能使用，部分體驗功能一般，需要有一定的知識基礎。maxcompute(原名ODPS)是數加底層的計算引擎，有兩個維度可以看這個計算引擎的性能，一個是6小時處理100PB的數據，相當於1億部高清電影，另外一個是單集群規模過萬台，並支持多集群聯合計算。
4、 華為FusionInsight
基於Apache進行功能增強的企業級大數據存儲、查詢和分析的統一平台。完全開放的大數據平台，可運行在開放的x86架構伺服器上，它以海量數據處理引擎和實時數據處理引擎為核心，針對金融、運營商等數據密集型行業的運行維護、應用開發等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台軟體。
5、網易猛獁
網易猛獁大數據平台使一站式的大數據應用開發和數據管理平台，包括大數據開發套件和hadoop發行版兩部分。大數據開發套件主要包含數據開發、任務運維、自助分析、數據管理、項目管理及多租戶管理等。大數據開發套件將數據開發、數據分析、數據ETL等數據科學工作通過工作流的方式有效地串聯起來，提高了數據開發工程師和數據分析工程師的工作效率。Hadoop發行版涵蓋了網易大數據所有底層平台組件，包括自研組件、基於開源改造的組件。豐富而全面的組件，提供完善的平台能力，使其能輕易地構建不同領域的解決方案，滿足不同類型的業務需求。
6.知於大數據分析平台
知於平台的定位與當今流行的平台定位不一樣，它針對的主要是中小型企業，為中小型企業提供大數據解決方案。現階段，平台主打的產品是輿情系統、文章傳播分析與網站排名監測，每個服務的價格單次在50元左右，性價比極高。
『貳』 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、大數據專分析與應屬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。
『叄』 我能在自己的內部網路中搭建阿里的大數據平台嗎
可以是可以，但是阿里的產品沒開源啊，你從哪裡獲得阿里的資源呢。
『肆』 大數據平台是什麼什麼時候需要大數據平台如何建立大數據平台
首先我們要了解java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
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。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
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流流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，並寫到各種數據接受方(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。
『伍』 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。
『陸』 以下阿里巴巴運用大數據包括哪些
度，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版換更多的數據，權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、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自己業務的運營效果
『柒』 ITM大數據平台和阿里雲大數據有什麼區別
ITM大數據平台是索妃雅大數據股份有限公司發起籌建的中國第一個流通零售業信息化轉型，實現線上線下同步經營互相融合的支撐，是ITM模式的一個數據模塊。阿里雲是一個綜合類的伺服器集群。
『捌』 大數據分析平台哪個好
國內的BI品牌都能做大數據分析，各有千秋，根據你的實際需求去挑選對比吧，朋友推薦過Smartbi，他家產品的功能和服務都還不錯。
『玖』 阿里巴巴運用大數據包括哪些
大數據計算服務（MaxCompute，原ODPS）
Data IDE（原BASE）
數據集成（原CDP雲道）
大數據基礎服務包括 Maxcompute 分析型資料庫等
大數據分析於展現包括 Date V Quick BI 畫像分析等
大數據應用 包括 推薦引擎 企業圖譜
『拾』 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。