大数据的建立,如何建立速度数据

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企业大学数据规划需要三种能力和五个步骤数据规划有五个步骤。第一，从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和生成的业务场景。根据需求处理并采取措施整合这些场景。当然，选择的重点是如何让信息快速产生价值。数据分析的未来将走向更加大众化和实时化数据分析，也就是说“在正确的时间为正确的人获取正确的信息”。从这个意义上说，已经超越了技术本身，更接近业务层面。

如果你没有完善的数据整合、分析和行动能力，企业迟早会面临被淘汰的风险。在商业环境发生巨大变化的情况下，任何企业都必须做好big 数据 plan的充分准备，从而先于竞争对手发现新的市场趋势。我们建议企业和政府机构构建数据整合能力、分析能力和行动能力。对于任何公司的管理层来说，都需要充分认识到数据的重要性。在管理层充分认识到数据的重要性后，需要有足够的人员和能力来整合、构建和完善数据管理基础设施。

首先要了解Java语言和Linux操作系统，这是学习Da 数据的基础，学习顺序不分先后。Java:只要懂一些基础，不需要很深的Java技术就可以大数据。学习javaSE相当于有了大数据基础。Linux:因为Da 数据的相关软件运行在Linux上，所以需要更扎实的学习Linux。学好Linux对你快速掌握Da 数据相关技术会有很大的帮助。可以让你更好的了解hadoop、hive、hbase、spark等大型数据软件的运行环境和网络环境配置，可以少踩很多坑，学习shell理解脚本，更容易理解和配置大型数据集群。

总的来说，大数据平台的部署和分析可以分为以下几个步骤:1。linux系统安装一般使用开源版本的Redhat system CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在raid挂载数据存储节点时，需要根据情况配置硬盘。比如可以选择制作HDFS NameNode的RAID2，提高其稳定性，将数据存储和操作系统放在不同的硬盘上，保证操作系统的正常运行。