大數據分析平臺哪個好

大數據時代，大數據平臺是為了滿足企業的各種數據需求而創建的。那么，你的大數據分析平臺應該具備哪些要求呢？你的大數據分析平臺能跟上嗎？西線學院的小編整理了大數據分析平臺的六大關鍵功能，僅供理解。

在數字時代，你選擇的大數據分析平臺必須滿足廣泛的需求。hpe總結了大數據分析平臺必須提供的六項功能，以滿足您當前和未來的需求，提高您的競爭地位，并實現出色的業務成果。

一、它必須容納海量數據

如果大數據分析平臺不能擴展到存儲或管理海量數據，僅僅提高速度的效果是相當有限的。大數據分析平臺必須能夠容納海量數據。

大規模并行處理是擴展分析處理的理想技術，因為它同時利用了計算機集群的存儲和計算能力。它不僅擴展了性能，還提高了處理大量傳入數據流的能力。

此外，為處理結構化數據而設計的大數據平臺使用了mpp，可以進一步加快處理操作，因為結構化數據已經針對分析程序進行了優化，并且減少了回答查詢所需的搜索量。結構化數據庫能夠更好地了解數據在數據海洋中的位置，能夠準確地訪問數據。

一般來說，非結構化數據庫很難擴展到列設計的結構化數據庫所能達到的水平。但是，大數據分析平臺可能會集成能夠提高非結構化數據庫的可擴展性和性能的功能。

二、它必須非常快

簡單來說，在數字時代，用戶并不希望在運行查詢的同時等待很長時間的結果。他們期望在不影響其他工作負載的情況下獲得即時的滿意度和即時的結果。這意味著大數據分析平臺必須增強現有應用程序的性能，允許您開發具有挑戰性的新分析方法，并提供合理、可預測和經濟的橫向擴展策略。

從技術角度來說，要達到這些預期，必須結合列數據庫架構(相對于傳統的基于行的非并行處理的數據庫)，使用大規模并行處理技術或mpp。

原因是列設計可以比較大限度地減少i/o爭用，這是分析和處理延遲的主要原因。基于列的設計也可以提供極高的壓縮比，通常比基于行的數據庫提高四到五倍。mpp數據倉庫通常按比例線性擴展，這意味著如果將兩節點mpp倉庫的空間翻倍，就可以有效地將其性能翻倍。

列設計和mpp的結合不僅可以大大提高性能(通常約100到1000倍)，還可以實現更低、更透明的定價機制，如針對每個tb的模型，而不是傳統的針對每個處理器、節點和用戶的定價方案。比較終結果：性能呈指數級增長，大數據分析和處理的總成本大大降低。

(大數據分析平臺主要功能采用率：阿伯丁集團)

三、它必須兼容傳統工具

如果您的大數據分析平臺依賴于提取、轉換和加載(etl)工具(如attunity、informatica、syncsort、talend或pentaho)或基于sql的可視化工具(如logi analytics、looker、microstrategy、qlik、tableau和talena)，請確保該平臺已通過認證，可以與所有這些工具一起工作，而不僅僅是與主要供應商一起工作。此外，請確保您使用的所有工具和擴展技術符合比較新版本的ansi sql標準(sql2011)。

四、它應利用hadoop并增加hadoop的價值

hadoop是apache software foundation管理的開源軟件平臺，已經成為大數據分析領域的主要平臺。許多數據庫專業人士認為hadoop是一種潛在的解決方案，可以解決他們原始數據倉庫系統中的分析限制。不幸的是，他們經常發現hadoop在實時查詢和sql分析方面的性能與基于mpp的基于列的大數據分析平臺相比嚴重不足。此外，為了支持hadoop上的數據倉庫工作負載，需要開發新技術、獲取新軟件，很多情況下還需要雇傭新人員。

另一方面，hadoop在數據分析和處理方面也提供了一些明顯的優勢。因為是數據湖，可以在一個地方存儲數據，節省成本。它提供暖儲和冷藏。這種低成本存儲可以保存可能使用的數據，但不保存日常分析中使用的熱數據。它可以提供數據發現功能，幫助您了解數據是否具有商業價值。

通過etl工具，它可以在數據進入組織時聚合或組織數據。如上所述，結構化、半結構化和多結構化數據可以在hadoop中經濟高效地放置、存儲和處理。當使用關系數據庫時，情況并非如此。我們需要的是這兩種方法優勢的結合：一種利用hadoop而不會導致hadoop服務性能下降和潛在中斷的方法。

因此，需要尋求一個滿足以下條件的大數據分析平臺：hadoop可以作為持久化、輕量級數據管理的高效平臺，同時可以加速傳統數據倉庫工作量和分析程序。

五、它必須為數據科學家提供支持

數據科學家在企業it中具有較高的影響力和重要性，因此大數據分析平臺應該在以下兩個關鍵方面為數據科學家提供支持。首先，新一代數據科學家使用java、python、r等工具進行預測分析。底層分析數據庫應該支持并加速創新預測分析的創建過程。

其次，這個平臺應該有助于將數據科學家的工作與業務目標聯系起來。如今，數據科學家的角色往往是從統計學家演變而來的，他們相對來說更具學術性，通常不熟悉宏觀商業目標。在某些情況下，數據科學家得出的結論可能不完整、不準確或與業務結果無關。同時，商業人士總是樂于讓統計人員在封閉的環境中工作，只在需要幫助的時候才會問他們。

一個快速、高效、易于使用和廣泛部署的大數據分析平臺可以幫助縮小業務人員和技術專家之間的差距。

六、它應提供分析功能

根據您的具體用途，可能有必要深入了解大數據分析引擎提供的內置sql分析功能。您必須查看底部，了解提供了什么樣的sql分析，而不需要對數據進行分析。例如，如果您想對從設備(如物聯網)獲得的數據進行分析，您需要“時間序列分析”和“差距分析”等分析功能。如果沒有這些功能，您可能需要花時間整理數據或編寫自定義代碼。

此外，對于許多組織來說，執行預測分析的能力變得越來越重要。確保大數據分析平臺不僅使您能夠在幾秒鐘內準備和加載數據，而且使您能夠使用算法構建預測模型，并輕松地在數據庫中部署用于評分的模型。這些和其他功能將使您能夠加速大規模的機器學習、統計分析和圖形處理，同時使數據科學家能夠使用現有的統計軟件包和語言。

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