大数据分析实时性
㈠ 如何进行大数据分析及处理
探码科技大数据分析及处理过程
聚云化雨的处理方式
聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；
化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；
开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。
㈡ 大数据技术能处理实时数据吗
像Hadoop技术，对大数据的实时处理能力较弱。不过目前也有不少实时大数据系统。譬如国内永洪科技的实时大数据BI。具体底层技术来说。
简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：
Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：
跨粒度计算(In-DatabaseComputing)
Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
并行计算(MPP Computing)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
列存储 (Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。
㈢ 如何能够打造高效的大数据实时分析平台
这个问题是在太大了，一般都是用云平台+现成的平台工具。
㈣ 大数据开发和数据分析有什么区别
1、技术区别
大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。
因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。
如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。
在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。
2、薪资区别
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。
在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。
大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。
3、数据存储不同
传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。
4、数据挖掘的方式不同
传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。
㈤ 大数据实时分析平台是未来趋势如何如何选择
PetaBase-V作为Vertica基于亿信分析产品的定制版，提供面向大数据的实时分析服务，采用无共享大规模并行架构（MPP），可线性扩展集群的计算能力和数据处理容量，基于列式数据库技术，使 PetaBase-V 拥有高性能、高扩展性、高压缩率、高健壮性等特点，可完美解决报表计算慢和明细数据查询等性能问题。
当前的大数据技术的研究可以分为几个方向:结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、Web数据分析、网络数据分析和移动数据分析。
未来，大数据10个主要发展趋势:
大数据与人工智能的融合;
跨学科领域交叉的数据分析应用;
数据科学带动多学科融合;
深度学习成为大数据智能分析的核心技术;
利用大数据构建大规模、有序化开放式的知识体系;
大数据的安全持续令人担忧;
开源继续成为大数据技术的主流;大数据与云计算、移动互联网等的综合应用;
大数据提升政府治理能力，数据资源化、私有化、商品化成为持续的趋势;
大数据技术课程体系建设和人才培养快速发展。大数据发展趋势预测总结为“融合、跨界、基础、突破”。
1.结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合。得益于以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能快速、并行处理海量数据。
2.跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。
由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及领域专家知识和领域建模，目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟，缺少相互的交叉融合。
因此，迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究，促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地，尤其是与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合。
3.大数据安全和隐私。大数据时代，各网站均不同程度地开放其用户所产生的实时数据，一些监测数据的市场分析机构可通过人们在社交网站中写入的信息、智能手机显示的位置信息等多种数据组合进行分析挖掘。
然而，大数据时代的数据分析不能保证个人信息不被其他组织非法使用，用户隐私安全问题的解决迫在眉睫。
安全智能更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，最终实现智能化的安全分析与决策。
4.各种可视化技术和工具提升大数据分析。进行分析之前，需要对数据进行探索式地考查。
在此过程中，可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后，为了方便用户理解结果，也需要把结果展示出来。尤其是可视化移动数据分析工具，能追踪用户行为，让应用开发者得以从用户角度评估自己的产品，通过观察用户与一款应用的互动方式，开发者将能理解用户为何执行某些特定行为，从而为自己完善和改进应用提供依据。
将来，企业用户会选择更加可靠、安全、易用的一站式大数据处理平台。
大数据一站式平台包括：虚拟化平台、数据融合平台、大数据管理平台、可视化平台。
致力于为客户提供企业及的大数据平台服务，帮助企业轻松构建出独属于自己的数据智能解决方案，从传统应用向大数据应用转型，借力大数据优势深化自身业务价值体系。
㈥ 目前大数据实时分析平台可以应用在哪些场景
PetaBase-V作为Vertica基于亿信分析产品的定制版，提供面向大数据的实时分析服务，采用无共享大规模并行架构（MPP），可线性扩展集群的计算能力和数据处理容量，基于列式数据库技术，使 PetaBase-V 拥有高性能、高扩展性、高压缩率、高健壮性等特点，可完美解决报表计算慢和明细数据查询等性能问题。
大数据平台主要是解决对海量多样化的数据源进行数据采集、数据存储，数据分析和数据处理，并提供满足日渐增长的扩展性要求。大数据平台的应用场景，大致可分为如下几个：
场景一：舆情分析
有的客户需要做舆情分析，要求所有数据存放若干年，舆情数据每日数据量可能超百万，年数据量可达到几十亿的数据。而且爬虫爬过来的数据是舆情，通过大数据技术进行分词之后得到的可能是大段的网友评论，客户往往要求对舆情进行查询，做全文本搜索，并要求响应时间控制在秒级。爬虫将数据爬到大数据平台的Kafka里，在里面做流处理，去重去噪做语音分析，写到ElasticSearch里。大数据的一个特点是多数据源，大数据平台能根据不同的场景选择不同的数据源。
场景二：商业智能应用
BI产品主要针对数据集进行的数据分析以聚合运算为主，比如求合、求平均数、求同比、求环比、求其他的平方差或之类的标准方差。大数据平台既能满足大数据量的水平可伸缩，又能满足高性能的聚合运算。同时平台提供高效的列式存储，可以有效满足商业问题分析需求。
场景三：企业级大数据平台：
从业务的角度看，细分为查询检索、数据挖掘、统计分析、深度分析，其中深度分析分为机器学习和神经网络。
从技术的角度看，细分为Batch、SQL、流式处理、machine learning、Deep learning。
企业的数据一部分来自于本身的业务数据，比如：MySQL、oracle等，还有一部分是大量的事件。数据源不同，处理的方式也不一样。传统的技术手段很难全面覆盖。采用大数据实时分析平台，那么，基于日志数据源，就用事件写入kafka；如果是针对MySQL、oracle等传统rdbms，就用Sqoop，写入HDFS里，并建立Hive的集群。还可以存一份数据在云端。有一部分业务就是对数据合并后放入HDFS做大量的业务查询和业务统计。这时希望用SQL的方式进行查询，会有很多选项，它选择的是大数据平台的Impala等。还有一些流式处理或机器学习可以用到大数据平台的Spark。
㈦ 大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思
大数据概念就是指大数据，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。
大数据时代是IT行业术语。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。
(7)大数据分析实时性扩展阅读：
大数据分析的实例应用：
数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。
一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。
大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。
㈧ 大数据分析的具体内容有哪些
随着互联网的不断发展，大数据技术在各个领域都有不同程度的应用
1、采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2、导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3、统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4、挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
㈨ 如何进行大数据分析及处理
探码科技大数据分析及处理过程
聚云化雨的处理方式
聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；
化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；
开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。
㈩ 何谓大数据大数据的特点,意义和缺陷.
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。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据，更多的功能是分析过去，提醒现在，展望未来。广泛应用于商业领域，借以实现精准营销，预测趋势，实现商业利益的最优与最大。体现的价值为：
（1）利用大数据针对大量消费者的消费习惯，精准提供产品或服务；
（2）利用大数据做服务转型，做小而美模式；
（3）不能充分利用大数据价值的企业，将会在互联网压力之下摇摇欲坠。
国家通过结合大数据和高性能的分析，是指效率更加提高，同时也能降低国家运行成本。如：
（1）为成千上万的车辆规划实时交通路线，躲避拥堵；
（2）及时解析问题和缺陷的根源，是制度更加完善。
（3）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据的缺陷：
企业遭到黑客攻击，客户的资料大量非法流出，再利用大数据分析挖掘，人群进行分类排除，从而让人更容易受骗。
(10)大数据分析实时性扩展阅读：
2016年3月17日，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布，其中第二十七章“实施国家大数据战略”提出：把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。
具体包括：加快政府数据开放共享、促进大数据产业健康发展。