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大数据技术应用随着互联网的不断发展而逐渐深入到各个行业,而今天我们就通过案例分析来了解一下,大数据分析平台都需要具备哪些特点。
1、必须能够容纳海量数据
如果大数据分析平台无法存储或管理海量数据,那么仅仅靠提高速度所带来的作用相当有限。所以大数据分析平台必须能够容纳海量的数据。
2、运行速度必须非常快
在数字化时代,用户不喜欢长时间的等待运行查询结果,他们比较希望能够即时得到结果,与此同时还不会影响到其他工作负载。想要达到以上效果,那么大数据分析平台必须增强现有应用程序的性能,提高运行速度。
3、必须兼容传统工具
如果您的大数据分析平台依赖于“提取、转换、加载”(ETL)工具或基于SQL的可视化工具,就得确保这些平台已经通过认证,可与所有这些工具而不仅仅是主要供应商的工具搭配使用。
4、应利用Hadoop并增加Hadoop的价值
Hadoop是由ApacheSoftwareFoundation管理的开源软件平台,已经成为大数据分析领域中的主要平台。许多数据库专业人员将Hadoop评估为可解决其原数据仓库系统中存在的分析限制的潜在解决方案。
5、必须为数据科学家提供支持
新一代数据科学家采用Java、Python和R等工具来执行预测式分析。底层分析数据库应支持和加速创新型预测分析的创建过程。此平台应有助于将数据科学家的工作与业务目标联系起来。快速、高效、易于使用和广泛部署的大数据分析平台可以帮助拉近商业人士和技术专家之间的距离。
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