大数据分析平台哪个好( 二 )

另一方面，hadoop在数据分析和处理方面也提供了一些明显的优势。因为是数据湖，可以在一个地方存储数据，节省成本。它提供暖储和冷藏。这种低成本存储可以保存可能使用的数据，但不保存日常分析中使用的热数据。它可以提供数据发现功能，帮助您了解数据是否具有商业价值。
通过etl工具，它可以在数据进入组织时聚合或组织数据。如上所述，结构化、半结构化和多结构化数据可以在hadoop中经济高效地放置、存储和处理。当使用关系数据库时，情况并非如此。我们需要的是这两种方法优势的结合：一种利用hadoop而不会导致hadoop服务性能下降和潜在中断的方法。
因此，需要寻求一个满足以下条件的大数据分析平台：hadoop可以作为持久化、轻量级数据管理的高效平台，同时可以加速传统数据仓库工作量和分析程序。
五、它必须为数据科学家提供支持
数据科学家在企业it中具有较高的影响力和重要性，因此大数据分析平台应该在以下两个关键方面为数据科学家提供支持。首先，新一代数据科学家使用java、python、r等工具进行预测分析。底层分析数据库应该支持并加速创新预测分析的创建过程。
其次，这个平台应该有助于将数据科学家的工作与业务目标联系起来。如今，数据科学家的角色往往是从统计学家演变而来的，他们相对来说更具学术性，通常不熟悉宏观商业目标。在某些情况下，数据科学家得出的结论可能不完整、不准确或与业务结果无关。同时，商业人士总是乐于让统计人员在封闭的环境中工作，只在需要帮助的时候才会问他们。
一个快速、高效、易于使用和广泛部署的大数据分析平台可以帮助缩小业务人员和技术专家之间的差距。
六、它应提供分析功能
根据您的具体用途，可能有必要深入了解大数据分析引擎提供的内置sql分析功能。您必须查看底部，了解提供了什么样的sql分析，而不需要对数据进行分析。例如，如果您想对从设备(如物联网)获得的数据进行分析，您需要“时间序列分析”和“差距分析”等分析功能。如果没有这些功能，您可能需要花时间整理数据或编写自定义代码。
此外，对于许多组织来说，执行预测分析的能力变得越来越重要。确保大数据分析平台不仅使您能够在几秒钟内准备和加载数据，而且使您能够使用算法构建预测模型，并轻松地在数据库中部署用于评分的模型。这些和其他功能将使您能够加速大规模的机器学习、统计分析和图形处理，同时使数据科学家能够使用现有的统计软件包和语言。
问机械师游戏本处理大数据快吗拉几台电脑，什么卡，重启时至少重启5分钟
问小米适配器刚拿到的，拆开来味道很大数据线正常吗那是电子线路板和一些胶水的味道。如果产品功能还行，过几天就没了。