大数据框架发展思路

文章阐述了关于大数据框架发展思路，以及大数据框架发展思路怎么写的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、财务大数据框架思维对未来的期望怎么写
• 2、大数据的发展历程三个阶段
• 3、教你如何利用大数据思维
• 4、如何架构大数据系统hadoop

财务大数据框架思维对未来的期望怎么写

1、财务大数据框架思维对未来的期望可以写成以下方面：提升财务决策的准确性和效率：通过财务大数据框架思维，可以收集、整理和分析大规模的财务数据，从而为财务决策提供更准确、更全面的信息基础。这将使企业能够做出更明智的战略决策和财务规划，提高企业的盈利能力和竞争力。

2、大数据对审计行业既是挑战，又是机遇。审计师虽然面对的是财务数据，但是需要很多非财务数据来支撑和印证其是真实、合理、可靠的。如果财务数据和业务平台上的物流、资金流不一致，就间接地证明财务数据可能有问题，财务数据没有如实反映实际情况。每一个行业都应该追求变化，中介行业也不例外。

3、对于未来的就业，我希望能找到一份既具有挑战性又能充分发挥我的专业技能的工作。 我期望的职位应该能够让我不断学习新知识，提升自我，并为公司的发展做出贡献。 我希望这份工作能够在一个创新且充满活力的行业，如科技、媒体或环保领域。

4、人以上或以下的公司，其管理风格不同，方法是搭建框架 没有痴迷团队成员成长的襟怀，就不要做财务总监，被追随者超越，是你的福分。家族企业在现阶段仍是效率最高的治理模式，但总体前景黯淡。思考公司财务战略与发展战略的关系，及时调整背离、疏远与否定。

大数据的发展历程三个阶段

大数据的发展历程可分为三个阶段：萌芽阶段、成熟阶段和大规模应用阶段。在萌芽阶段，大数据的概念开始被提出并受到关注。这一时期，随着互联网的普及和信息技术的发展，数据量呈现爆炸性增长，传统的数据处理方法已无法满足需求。人们开始意识到大数据的潜在价值，并探索新的数据处理和分析技术。

大数据的发展历程可以划分为三个阶段：数据收集与存储阶段、数据处理与分析阶段、数据应用与智能化阶段。在数据收集与存储阶段，大数据的起点是海量的数据汇聚。随着互联网、物联网等技术的快速发展，人们能够获取的数据类型和数量迅速增长。

大数据发展经历三个阶段：第一：大数据技术发展的初期。虽然大数据概念已经被提出多年，但是目前大数据技术依然处在行业发展的初期。

教你如何利用大数据思维

1、利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，而是全体数据。多角度考虑，多角度猜想。利用大数据多样性，发散思维。并非所有的事情都必须知道现象背后的原因，即因果关系，而应注重相关关系。确定其真实性，虚假的数据固不可取，不说会让你犯下大错误，至少会让你的工作白费时间。

2、此外，在大数据背景下，我们还可以利用机器学习和人工智能技术来发现隐藏的模式和趋势。这些技术可以帮助我们更好地理解复杂系统的行为，而无需依赖传统的因果关系分析方法。因此，在大数据时代，我们应该更加注重相关思维，而非仅仅关注因果关系。

3、利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，即不是随机样本，而是全体数据。唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。不是所有的事情都必须知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，即不是因果关系，而是相关关系。

4、价值观导向：在大数据时代，我们应思考数据背后的意义和价值。将数据与人文关怀、***价值相结合，可以更负责任地利用大数据，并避免滥用或产生负面效应。通过培养这些思维模式，我们能够更好地利用大数据解决问题、创造价值，并应对大数据时代带来的挑战。

5、回顾图1，我们在讲大数据思维时，利用自上而下的次序，从大数据的功用入手，深入到理论内核，再到可供操作的范式。但真正上手实践，需要脚踏实地，自下而上的行动。

如何架构大数据系统hadoop

搭建Hadoop大数据平台的主要步骤包括：环境准备、Hadoop安装与配置、集群设置、测试与验证。环境准备 在搭建Hadoop大数据平台之前，首先需要准备相应的硬件和软件环境。硬件环境通常包括多台服务器或者虚拟机，用于构建Hadoop的分布式集群。软件环境则包括操作系统、Java运行环境等。

其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示： Hadoop体系架构 （1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块***到多个主机中（DataNode，数据节点）。

在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并***用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。

总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种： 传统大数据架构 Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。

Hadoop： 一个开源的分布式存储、分布式计算平台.（基于Apache）Hadoop的组成：HDFS：分布式文件系统，存储海量的数据。MapReduce：并行处理框架，实现任务分解和调度。Hadoop的用处：搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务。

“大数据”是松散的数据***，海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大***。而 Hadoop则是Apache发布的软件架构，用以分析PB级的非结构化数据，并将其转换成其他应用程序可管理处理的形式。

关于大数据框架发展思路，以及大数据框架发展思路怎么写的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。