新媒體的大數據平台

1、新媒體數據分析平台有哪些

?

2、大數據技術平台有哪些?

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼程度，你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變得很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那？它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰溜溜的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

3、大數據平台有哪些？

Piwik、聚合分析、量子統計、Google Analytics、CNZZ。

4、新媒體中大數據的應用有哪些？

新 媒 體 大 數 據 應 用 場 景 主 要 為 以 下 四 個 方 面 ：
1 、 政 務 治 理 方 面 ；
包 含 輿 情 監 測 、 風 險 發 現 ， 風 險 防 范 、 風 險 判 斷 、 應 急 指 揮 、 精 准 調 研 、 議 題 引 導 、 引 導 效 果 評 估 、 決 策 輔 助 等 。
2 、 企 業 品 牌 管 理 方 面 ；
包 含 品 牌 口 碑 管 理 、 品 牌 傳 播 管 理 、 品 牌 戰 略 管 理 （ 競 爭 力 評 估 、 行 業 環 境 評 估 等 ）
3 、 媒 體 傳 播 方 面 ；
包 含 追 蹤 熱 點 、 編 輯 選 題 、 數 據 新 聞 等
4 、 科 研 教 學 方 面 ；
包 含 學 校 師 生 研 究 課 題 、 教 學 案 例 等
新 媒 體 大 數 據 已 運 用 到 工 作 生 活 的 方 方 面 面 ， 政 企 單 位 如 有 新 媒 體 大 數 據 需 求 ， 可 選 擇 新 浪 輿 情 通 ， 新 媒 體 大 數 據 服 務 平 台 ， 打 造 場 景 化 大 數 據 應 用 。 政 企 用 戶 前 往 官 網 免 費 注 冊 使 用 。。您的採納是對我工作的支持

5、大數據有哪些常用的平台？

大數據有三個主要部分，分別是數學，統計學和計算機等學科。大數據基礎知識往往決定了開發人員未來的成長高度，所以要重視基礎知識的學習。

大數據平台是對海量結構化、非結構化、半機構化數據進行採集、存儲、計算、統計、分析處理的一系列技術平台。大數據平台處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據倉庫工具無法處理完成的，其涉及的技術有分布式計算、高並發處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的各類技術。

(5)新媒體的大數據平台擴展資料：

注意事項：

大數據的第一站就是收集和存儲海量數據（公開/隱私）。現在每個人都是一個巨大的數據源，通過智能手機和個人筆記本釋放出大量的個人行為信息。獲取數據似乎已經變得越來越容易，數據收集這一模塊最大的挑戰在於獲取海量數據的高速要求以及數據的全面性考慮。

傳統商業智能在數據清洗處理的做法（ETL）是，把准確的數據放入定義好的格式中，通過基礎的抽取統計生成高維度的數據，方便直接使用。然而大數據有個最突出的特徵——數據非結構化或者半結構化。因為數據有可能是圖片，二進制等等。數據清洗的最大挑戰來了——如何轉化處理大量非結構數據，便於分布式地計算分析。

6、什麼是大數據和大數據平台

大數據其實是很多的額知識進行累加，然後從裡面選取一些有用有價值的信息

7、目前國內有哪些好用的大數據分析平台？

專業做旅遊大數據的平台，推薦一個叫海鰻雲旅遊大數據平台。平台數據量大，信源全。

8、什麼是大數據平台？

我們在搜索引擎中每一次搜索的記錄、在電子商城中每一次的商品瀏覽和購買記錄、每一次電子支付的數據...這些看似不相乾的龐雜數據，匯總在一起，經過分析提煉，即可描繪出你這個人的行為習慣概況，對你未來可能採取的行為做出概率相當高的預測，這些數據我們可以把它統稱為顧客大數據。
移動互聯網興起之時，大家都在搶占線上流量、線上數據，但中國互聯網，你懂的，基本上龐大的消費顧客大數據都是掌握在BAT手上的，小互聯網公司很難獲取核心數據。但是隨著線下消費升級的發展，越來越多的人開始看到線下顧客大數據的重要性了，畢竟，線下店鋪才是顧客消費的主戰場，而且流量也未被BAT這樣的巨頭企業瓜分完，可以算是充滿商機的藍海了。
藍海歸藍海，但也存在一個問題，就是線下顧客大數據太龐大，太分散，除了星巴克麥當勞這種大企業有能力收集之外，一般店鋪難以建立自己的大數據平台，更不用談大數據的智能化處理了。
在這方面，目前就我所知，有家專門服務線下店鋪市場的智慧店鋪企業，名叫掌貝。這是家店鋪Marketing Tech智能營銷公司，它依託融合業務入口所沉澱的店鋪大數據，幫助商戶搭建自己的顧客大數據平台，實現自動化的精準營銷，從而帶動老客迴流、新客引流。可謂是正好切中線下顧客大數據市場的要害啦，有興趣的人可以去了解下。

9、國內較知名的大數據服務平台有哪幾家

就個人知道的八爪魚，波若大數據……還挺多的。