自己动手做大数据系统（自己动手做大数据系统第2版）

大数据怎么做

大数据怎么做？ 大数据处理之一：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。

搜索一下智分析，在官方网站上下载一个插件，并安装在EXCEL里，然后注册一个账号。按照好之后，EXCEL里会出现一个新的工具栏，上面显示是smartbi的页面，然后点击登录，输入账号密码。

大数据开发主要做的是对海量数据进行处理、分析和挖掘的工作。数据处理 大数据开发的核心是对海量数据的处理。这包括对数据的收集、存储、管理和优化。开发者需要使用各种工具和平台，将海量数据整合、清洗并转化为可使用的格式，以便后续的分析和挖掘。数据分析 数据分析是大数据开发的重要部分。

大数据系统有哪些

〖1〗、系统日志采集系统：这类大数据系统专注于收集和分析系统日志数据，以监控和管理信息系统的运行状态。网络数据采集系统：这类系统主要捕获和处理来自网络的信息，包括社交媒体数据、网页内容、用户行为等。

〖2〗、大数据分为系统日志采集系统、网络数据采集系统、数据库采集系统这三类。大数据（bigdata），IT行业术语，是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。

〖3〗、大数据推荐系统主要包括以下几种： 基于内容的推荐系统：这种系统根据用户的历史行为和偏好，将与之相似的内容推荐给用户。例如，电影、音乐、书籍等。协同过滤推荐系统：通过分析用户行为和兴趣，识别相似的用户群体，再根据这些群体的兴趣偏好，将内容推荐给新用户。例如，在线视频平台或电商平台等。

〖4〗、常见的数据系统有：关系型数据库系统、非关系型数据库系统、数据仓库系统以及大数据平台。关系型数据库系统是近来最为流行的数据系统之一。它采用表格的形式管理数据，通过结构化查询语言（SQL）进行数据操作和管理。这种系统的特点是数据之间的关系清晰、易于维护，适用于处理大量结构化数据。

如何创建一个大数据平台

在整个创建大数据平台的过程中，关键在于有一个具有前瞻性、踩过坑的领头人，或是懂得谨慎学习、尝试新技术、具备全局观的团队领导者。他们的经验和决策能力对平台的成功至关重要。同时，持续关注社区动态、跟进新技术、修复bug、与其他项目互动，对于保持平台的竞争力和适应性也非常重要。

建立一个大数据平台，首先需登录微信公众平台。访问微信公众平台的登录界面，或在百度搜索“微信”后点击进入。接着，点击右上角的“立即注册”，进入注册界面，输入注册所需的基本信息。系统会向注册的邮箱发送一封激活邮件，需点击邮件中的激活链接完成邮箱激活。

搭建大数据分析平台通常包括以下步骤：首先，安装Linux系统，这是构建分布式计算环境的基础。接着，安装分布式计算平台或组件，如Hadoop系列，这些系统为大数据处理提供支持。随后，使用Sqoop工具进行数据导入，以确保平台能够获取并处理所需的原始数据。

- 云服务选取：若企业接受公有云服务，可考虑直接在阿里云、腾讯云等平台上构建大数据平台。 建立大数据平台是一个复杂的过程，涉及技术层面和团队层面的问题：- 技术层面：需要设计系统架构，评估集群资源，选取合适的组件，并理解它们之间的组合方式。

大数据开发是做什么的

〖1〗、大数据开发主要做的是对海量数据进行处理、分析和挖掘的工作。数据处理 大数据开发的核心是对海量数据的处理。这包括对数据的收集、存储、管理和优化。开发者需要使用各种工具和平台，将海量数据整合、清洗并转化为可使用的格式，以便后续的分析和挖掘。数据分析 数据分析是大数据开发的重要部分。

〖2〗、大数据开发分两类，第一类是编写Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

〖3〗、大数据开发是做大数据平台的开发和维护、网络安全业务主题建模等工作的。大数据开发首先要确定数据来源，包括各种数据源，如网络日志、数据库、文件、传感器等。然后使用数据采集工具或编程语言，将数据采集到数据存储中。大数据开发需要进行数据清洗、去重、数据格式转换等预处理操作，以确保数据的质量和准确性。

〖4〗、大数据开发是一项涉及广泛的技术领域，它能够处理和分析大量的数据，无论是结构化还是非结构化。大数据开发不仅关注数据的存储和管理，还包括数据的提取、转换、加载以及实时处理，这些都是构建有效数据系统的关键环节。

做大数据分析系统Hadoop需要用哪些软件

〖1〗、Drill的目的在于支持更广泛的数据源、数据格式及查询语言，可以通过对PB字节数据的快速扫描（大约几秒内）完成相关分析，将是一个专为互动分析大型数据集的分布式系统。

〖2〗、大数据分析工具——HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。

〖3〗、Spark：Spark是一个速度快、功能全面的大数据处理框架。它通过使用内存计算，显著提高了数据处理速度，并减少了磁盘I/O操作。Spark还提供了包括机器学习、图计算和流处理在内的多种库。由于其高效性和灵活性，Spark在各种数据处理和分析任务中得到了广泛应用。

〖4〗、大数据处理软件有：Apache Hadoop、Apache Spark、大数据实时处理软件Storm等。 Apache Hadoop Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于处理和分析大数据。它能够利用集群的威力进行高速运算和存储，用户可以在不了解底层细节的情况下处理大规模数据集。

建立大数据需要设计一个什么样的大型系统

目录管理系统：用于盘点和梳理业务数据，编制发布业务目录，规划和指导数据的采集、处理、管理和共享等。数据采集系统：为大数据平台提供基础支撑性服务，构建高效、易用、可扩展的数据传输通道。数据资产管理系统：主要作用为标准数据管理、元数据管理、数据资源管理和数据资产盘点。

建立大数据需要设计一个大型系统步骤。数据收集从外部数据源收集各种原始数据，并进行整合和清洗。数据存储存储原始数据和清洗过的数据，支持大数据计算框架的存储。数据分析使用机器学习、深度学习等技术对数据进行分析，挖掘数据中的模式和规律。

缓冲池是数据库连接池允许应用程序重用已存在于池中的数据库连接，以避免反复的建立新的数据库连接。这种技术能有效提高应用程序的伸缩性，因为有限的数据库连接能够给大量的客户提供服务。这种技术同时也提高的系统性能，避免了大量建立新连接的开销。当打开一个数据库连接时，一个数据库连接池也就创建了。

搜先你要看一下你要建什么样的数据库，现在主要的数据库有：oracle，sqlserver，mySql，access，Excel；根据你的需要选中后，在把实际对象数据化，分析对象的特性和关系。比如：车有4个轮子，有开车，停车，刹车，洗车等活动。然后使用PowerDesigner设计你的表格然后create表格就行了。

大数据需要以下六类人才： 大数据系统研发工程师。

一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。 因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。

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