大数据SWOT分析(大数据s3)

大数据平台是什么?什么时候需要大数据平台?

大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。

当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。

而大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台，然后通过在线的方式来提供数据***、数据能力等来驱动业务发展的服务。

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***。

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***，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。

上游数据怎么接入大数据

离线搜集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。

石油勘探开发过程中，通过数据***集、分析、汇总，指定开发方案，优化钻井设计，合理的打开油气产层，提高油气产量。也可以运用大数据，在后期的***油过程中实现无人自动化管理等等。

用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

企业如何部署大数据？ 要让数据发挥价值，首先要处理大数据，要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数据，并加快反馈速度。

当我们迈入DT数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。

大数据***集平台有哪些?

，首先平台针对需求对数据进行***集。2，平台对***集的数据进行存储。3，再对数据进行分析处理。4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据。

Beautiful Soup是一款强大的Python HTML解析库，它能够帮助我们解析HTML和XML文档，并将其转换成Python对象。Beautiful Soup的主要优势在于它对文档的解析能力比较强，同时也能够处理复杂的HTML标签。

数据超市 一款基于云平台的大数据计算、分析系统。拥有丰富高质量的数据***，通过自身渠道***获取了百余款拥有版权的大数据***，所有数据都经过审核，保证数据的高可用性。

NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求，融合了网络精准***集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果，并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。

国内大数据平台有：星环Transwarp。

大数据Hadoop2.x与Hadoop3.x相比较有哪些变化

1、改进架构和功能：Hadoop x带来了许多高级功能和改进，如容器化、GPU加速、高可用性、数据传输优化等，这些改进使得Hadoop更加适合处理现代大规模数据应用。

2、在Hadoopx时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和***的调度，耦合性较大。在Hadoopx时代，增加了Yarn。Yarn只负责***的调度，MapReduce只负责运算。Hadoopx在组成上没有变化。

3、spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

4、至于0.23和0.x系列的不同，那就是相比于0.2x，x增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性。

5、Hadoop的演变 Hadoop的 Hadoop即用解决方案 何时使用Hadoop？ 什么时候不使用Hadoop？ CERN案例研究 大数据正在成为组织的机会。现在，组织已经意识到他们可以通过大数据分析获得很多好处，如下图所示。

6、Hadoop在x的版本引入了联邦HDFS(HDFS Federation)，通过在集群中添加namenode实现。