大数据处理平台系统有哪些

xiaofei
大数据处理
2025-02-18 01:27:11
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接下来为大家讲解大数据处理平台系统，以及大数据处理平台系统有哪些涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、大数据平台一般采用什么操作系统
2、大数据处理软件有哪些
3、大数据平台架构
4、大数据采集平台有哪些

大数据平台一般***用什么操作系统

1、大数据平台一般***用大数据操作系统，它是一款全流程、可视化、智能化的企业级大数据操作系统。

2、linux更好因为：Linux做为开源免费的操作系统，也有些优点是Windows无论如何也赶不上的。不用花钱正版的Windows系统是要花钱购买的，而且价钱还不低（买笔记本带Windows系统其实系统钱是包含在里面的）。而Linux是开源免费的，任何人不用花钱都可以下载使用，而且有多个发行版可供选择。

（图片来源网络，侵删）

3、一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。

4、操作体系的挑选操作体系一般使用开源版的RedHat、Centos或许Debian作为底层的构建渠道，要根据大数据渠道所要建立的数据剖析东西能够支撑的体系，正确的挑选操作体系的版本。

5、Linux操作系统是大数据开发的首选平台，其开放性、灵活性与性能在大数据领域占绝对优势，因此学习Linux基础命令是大数据开发的必备技能。Hadoop作为大数据开发的核心框架，HDFS与MapReduce为其主要组件，提供海量数据存储与计算能力，需要深入理解其集群管理与高级应用。

（图片来源网络，侵删）

6、Java：对于大数据学习而言，深入掌握Java语言并非必需，了解Java SE基础即可。因为大数据处理框架通常用Java编写，所以具备Java基础能帮助更快上手。 Linux：大数据相关软件普遍运行在Linux系统上，因此，Linux操作是学习的重点。

大数据处理软件有哪些

1、大数据处理软件有：Apache Hadoop、Apache Spark、大数据实时处理软件Storm等。 Apache Hadoop Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于处理和分析大数据。它能够利用集群的威力进行高速运算和存储，用户可以在不了解底层细节的情况下处理大规模数据集。

2、常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。

3、大数据的软件有：Hadoop、Spark、大数据一体机软件等。Hadoop Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专为大数据处理而设计。它允许在大量廉价计算机上分布式存储和处理数据，其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和YARN资源管理框架。

4、Hadoop Hadoop 是一个开源的软件框架，它能够高效、可靠且可扩展地在分布式系统上处理大量数据。它通过在多个节点上存储数据的多个副本来确保数据的可靠性，并在节点失败时重新分配任务。Hadoop 主要用 Java 编写，适合在 Linux 生产环境中运行，同时也可以支持其他语言，如 C++ 编写的应用程序。

大数据平台架构

大数据平台架构分为三层：原始数据层、数据仓库、数据应用层。原始数据层，也称ODS层，用于存储基础日志数据、业务线上库和其他来源数据，数据仓库通过ETL处理ODS层数据产出主题表。数据仓库分为基础层、主题层和数据集市，ODS层特性侧重查询与变动性大，数据仓库为企业层级，数据集市则偏向解决特定业务问题。

数据平台需进行全方位管理，包括监控预警、数据质量检测、元数据管理、异常处理与版本控制，保障数据安全与质量。大数据安全数据安全至关重要，包含访问权限管理、数据资源权限控制与审计等措施，确保数据保护。

数据展现：结果以何种方式呈现，这实际上是指数据可视化。这里推荐使用敏捷BI，与传统BI不同，它能通过简单的拖拽生成报表，学习成本较低。数据访问：这比较简单，看你是通过何种方式查看这些数据。图中示例的是基于B/S架构，最终的可视化结果是通过浏览器访问的。

大数据平台本质上是对海量数据的综合研究设计，包括***集、存储、计算、应用、管理与运维，构建出合理、高效的大数据架构。Hadoop作为大数据存储与计算的基石，许多开源框架都依赖或兼容它。了解Hadoop的核心组件与原理，掌握SQL处理分析Hadoop数据的技巧，以及利用Hive作为数据仓库工具，可以极大提升大数据处理效率。