大数据分析平台哪个好

大数据时代，大数据平台是为了满足企业的各种数据需求而创建的。那么，你的大数据分析平台应该具备哪些要求呢？你的大数据分析平台能跟上吗？西线学院的小编整理了大数据分析平台的六大关键功能，仅供理解。
在数字时代，你选择的大数据分析平台必须满足广泛的需求。hpe总结了大数据分析平台必须提供的六项功能，以满足您当前和未来的需求，提高您的竞争地位，并实现出色的业务成果。
一、它必须容纳海量数据
如果大数据分析平台不能扩展到存储或管理海量数据，仅仅提高速度的效果是相当有限的。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。
大规模并行处理是扩展分析处理的理想技术，因为它同时利用了计算机集群的存储和计算能力。它不仅扩展了性能，还提高了处理大量传入数据流的能力。
此外，为处理结构化数据而设计的大数据平台使用了mpp，可以进一步加快处理操作，因为结构化数据已经针对分析程序进行了优化，并且减少了回答查询所需的搜索量。结构化数据库能够更好地了解数据在数据海洋中的位置，能够准确地访问数据。
一般来说，非结构化数据库很难扩展到列设计的结构化数据库所能达到的水平。但是，大数据分析平台可能会集成能够提高非结构化数据库的可扩展性和性能的功能。
二、它必须非常快
简单来说，在数字时代，用户并不希望在运行查询的同时等待很长时间的结果。他们期望在不影响其他工作负载的情况下获得即时的满意度和即时的结果。这意味着大数据分析平台必须增强现有应用程序的性能，允许您开发具有挑战性的新分析方法，并提供合理、可预测和经济的横向扩展策略。
从技术角度来说，要达到这些预期，必须结合列数据库架构(相对于传统的基于行的非并行处理的数据库)，使用大规模并行处理技术或mpp 。
原因是列设计可以比较大限度地减少i/o争用，这是分析和处理延迟的主要原因。基于列的设计也可以提供极高的压缩比，通常比基于行的数据库提高四到五倍。mpp数据仓库通常按比例线性扩展，这意味着如果将两节点mpp仓库的空间翻倍，就可以有效地将其性能翻倍。
【大数据分析平台哪个好】列设计和mpp的结合不仅可以大大提高性能(通常约100到1000倍)，还可以实现更低、更透明的定价机制，如针对每个tb的模型，而不是传统的针对每个处理器、节点和用户的定价方案。比较终结果：性能呈指数级增长，大数据分析和处理的总成本大大降低。
(大数据分析平台主要功能采用率：阿伯丁集团)
三、它必须兼容传统工具
如果您的大数据分析平台依赖于提取、转换和加载(etl)工具(如attunity、informatica、syncsort、talend或pentaho)或基于sql的可视化工具(如logianalytics、looker、microstrategy、qlik、tableau和talena)，请确保该平台已通过认证，可以与所有这些工具一起工作，而不仅仅是与主要供应商一起工作。此外，请确保您使用的所有工具和扩展技术符合比较新版本的ansisql标准(sql2011) 。
四、它应利用hadoop并增加hadoop的价值
hadoop是apachesoftwarefoundation管理的开源软件平台，已经成为大数据分析领域的主要平台。许多数据库专业人士认为hadoop是一种潜在的解决方案，可以解决他们原始数据仓库系统中的分析限制。不幸的是，他们经常发现hadoop在实时查询和sql分析方面的性能与基于mpp的基于列的大数据分析平台相比严重不足。此外，为了支持hadoop上的数据仓库工作负载，需要开发新技术、获取新软件，很多情况下还需要雇佣新人员。