新媒体的大数据平台

1、新媒体数据分析平台有哪些

?

2、大数据技术平台有哪些?

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么程度，你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变得很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

3、大数据平台有哪些？

Piwik、聚合分析、量子统计、Google Analytics、CNZZ。

4、新媒体中大数据的应用有哪些？

新 媒 体 大 数 据 应 用 场 景 主 要 为 以 下 四 个 方 面 ：
1 、 政 务 治 理 方 面 ；
包 含 舆 情 监 测 、 风 险 发 现 ， 风 险 防 范 、 风 险 判 断 、 应 急 指 挥 、 精 准 调 研 、 议 题 引 导 、 引 导 效 果 评 估 、 决 策 辅 助 等 。
2 、 企 业 品 牌 管 理 方 面 ；
包 含 品 牌 口 碑 管 理 、 品 牌 传 播 管 理 、 品 牌 战 略 管 理 （ 竞 争 力 评 估 、 行 业 环 境 评 估 等 ）
3 、 媒 体 传 播 方 面 ；
包 含 追 踪 热 点 、 编 辑 选 题 、 数 据 新 闻 等
4 、 科 研 教 学 方 面 ；
包 含 学 校 师 生 研 究 课 题 、 教 学 案 例 等
新 媒 体 大 数 据 已 运 用 到 工 作 生 活 的 方 方 面 面 ， 政 企 单 位 如 有 新 媒 体 大 数 据 需 求 ， 可 选 择 新 浪 舆 情 通 ， 新 媒 体 大 数 据 服 务 平 台 ， 打 造 场 景 化 大 数 据 应 用 。 政 企 用 户 前 往 官 网 免 费 注 册 使 用 。。您的采纳是对我工作的支持

5、大数据有哪些常用的平台？

大数据有三个主要部分，分别是数学，统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。

大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。

(5)新媒体的大数据平台扩展资料：

注意事项：

大数据的第一站就是收集和存储海量数据（公开/隐私）。现在每个人都是一个巨大的数据源，通过智能手机和个人笔记本释放出大量的个人行为信息。获取数据似乎已经变得越来越容易，数据收集这一模块最大的挑战在于获取海量数据的高速要求以及数据的全面性考虑。

传统商业智能在数据清洗处理的做法（ETL）是，把准确的数据放入定义好的格式中，通过基础的抽取统计生成高维度的数据，方便直接使用。然而大数据有个最突出的特征——数据非结构化或者半结构化。因为数据有可能是图片，二进制等等。数据清洗的最大挑战来了——如何转化处理大量非结构数据，便于分布式地计算分析。

6、什么是大数据和大数据平台

大数据其实是很多的额知识进行累加，然后从里面选取一些有用有价值的信息

7、目前国内有哪些好用的大数据分析平台？

专业做旅游大数据的平台，推荐一个叫海鳗云旅游大数据平台。平台数据量大，信源全。

8、什么是大数据平台？

我们在搜索引擎中每一次搜索的记录、在电子商城中每一次的商品浏览和购买记录、每一次电子支付的数据...这些看似不相干的庞杂数据，汇总在一起，经过分析提炼，即可描绘出你这个人的行为习惯概况，对你未来可能采取的行为做出概率相当高的预测，这些数据我们可以把它统称为顾客大数据。
移动互联网兴起之时，大家都在抢占线上流量、线上数据，但中国互联网，你懂的，基本上庞大的消费顾客大数据都是掌握在BAT手上的，小互联网公司很难获取核心数据。但是随着线下消费升级的发展，越来越多的人开始看到线下顾客大数据的重要性了，毕竟，线下店铺才是顾客消费的主战场，而且流量也未被BAT这样的巨头企业瓜分完，可以算是充满商机的蓝海了。
蓝海归蓝海，但也存在一个问题，就是线下顾客大数据太庞大，太分散，除了星巴克麦当劳这种大企业有能力收集之外，一般店铺难以建立自己的大数据平台，更不用谈大数据的智能化处理了。
在这方面，目前就我所知，有家专门服务线下店铺市场的智慧店铺企业，名叫掌贝。这是家店铺Marketing Tech智能营销公司，它依托融合业务入口所沉淀的店铺大数据，帮助商户搭建自己的顾客大数据平台，实现自动化的精准营销，从而带动老客回流、新客引流。可谓是正好切中线下顾客大数据市场的要害啦，有兴趣的人可以去了解下。

9、国内较知名的大数据服务平台有哪几家

就个人知道的八爪鱼，波若大数据……还挺多的。