搭建大数据分析平台,如何搭建数据分析模型

因为数据本身的价值并不是直接可见的，而是通过各种数据计算和分析，从数据中提取出人们注意不到的信息来创造价值。这也是企业思考搭建Da数据分析-2/的原因。每天，内部的运营支撑系统和与客户的外部交互系统都会产生大量的数据。如何利用这些数据为企业内部和外部客户提供具有巨大商业价值的信息支持和智能解决方案，已经成为企业重要的无形资产。

总体来说，部署大数据平台 from 平台和数据分析的过程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，在制作RAID和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来提高其稳定性，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。

Hadoop的核心是HDFS，一个分布式文件系统。在它的基础上，常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。先说使用开源组件的好处:1)用户多，很多bug可以在线解答(这往往是开发中最耗时的地方)。2)开源组件一般都是免费的，学习和维护相对方便。

在5、如何 搭建基于Hadoop的大数据 平台

Hadoop中添加多个数据集的方法有很多。MapReduce提供了映射端和Reduce端之间的数据连接。这些连接是非常特殊的连接，并且可能是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有相同的申请连接多个数据集的能力。Pig提供复制连接、合并连接和倾斜连接，Hive提供地图端连接和完全外部连接来分析数据。

至于分析Hadoop中的大量数据，Anoop指出，一般来说，在大数据/Hadoop的世界中，有些问题可能并不复杂，解决方案也很简单，但挑战在于数据量。在这种情况下，需要不同的解决方案来解决问题。一些分析任务是从日志文件中统计清除id的数量，转换特定日期范围内的存储数据，以及对网民进行排名。所有这些任务都可以通过Hadoop中的各种工具和技术来解决，比如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout。

PetaBaseV作为Vertica基于宜信的分析产品定制版，提供大数据实时分析服务。它采用MPP，可以线性扩展集群的计算能力和数据处理能力。PetaBaseV基于列数据库技术，具有高性能、高扩展性、高压缩率、高健壮性的特点，能够完美解决报表计算速度慢、数据查询详细等性能问题。大数据实时分析平台(以下简称PBS)旨在提供端到端的实时数据处理能力(毫秒/秒/分钟延迟)，能够从多个数据源提取实时数据，为多数据应用场景提供实时数据消费。