數據網路平台有哪些

1. 主流的數據分析平台構架有哪些

1、Hadoop

Hadoop 採用 Map Rece 分布式計算框架，根據 GFS開發了 HDFS 分布式文件系統，根據 Big Table 開發了 HBase數據存儲系統。Hadoop 的開源特性使其成為分布式計算系統的事實上的國際標准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及國內的網路，阿里巴巴等眾多互聯網公司都以 Hadoop 為基礎搭建自己的分布。

2、Spark

Spark 是在 Hadoop 的基礎上進行了一些架構上的改良。Spark 與Hadoop 最大的不同點在於，Hadoop 使用硬碟來存儲數據，而Spark 使用內存來存儲數據，因此 Spark 可以提供超過 Ha?doop 100 倍的運算速度。由於內存斷電後會丟失數據，Spark不能用於處理需要長期保存的數據。

3、Storm

Storm是 Twitter 主推的分布式計算系統。它在Hadoop的基礎上提供了實時運算的特性，可以實時的處理大數據流。不同於Hadoop和Spark，Storm不進行數據的收集和存儲工作，它直接通過網路實時的接受數據並且實時的處理數據，然後直接通過網路實時的傳回結果。

4、Samza

Samza 是由 Linked In 開源的一項技術，是一個分布式流處理框架，專用於實時數據的處理，非常像Twitter的流處理系統Storm。不同的是Sam?za 基於 Hadoop，而且使用了 Linked In 自家的 Kafka 分布式消息系統。

Samza 非常適用於實時流數據處理的業務，如數據跟蹤、日誌服務、實時服務等應用，它能夠幫助開發者進行高速消息處理,同時還具有良好的容錯能力。

2. 數據分析和大數據平台網站有哪些

無需編程即可用來數據分析的工具/軟體，推薦幾個：
Excel / Spreadsheet：http://www.openoffice.org/download/
Trifacta：https://www.trifacta.com/start-wrangling/
Rapid Miner：https://rapidminer.com/
Rattle GUI：https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
Orange：http://orange.biolab.si/
Tableau Public：https://public.tableau.com/s/
Talend：http://openrefine.org/download.html

3. 大數據營銷平台那麼多

大數據營銷是基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。
大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。
【拓展資料】
數據定義：
大數據營銷是指通過互聯網採集大量的行為數據，首先幫助廣告主找出目標受眾，以此對廣告投放的內容、時間、形式等進行預判與調配，並最終完成廣告投放的營銷過程。
大數據營銷，隨著數字生活空間的普及，全球的信息總量正呈現爆炸式增長。基於這個趨勢之上的，是大數據、雲計算等新概念和新範式的廣泛興起，它們無疑正引領著新一輪的互聯網風潮。
數據特點：
多平台化數據採集：大數據的數據來源通常是多樣化的，多平台化的數據採集能使對網民行為的刻畫更加全面而准確。多平台採集可包含互聯網、移動互聯網、廣電網、智能電視未來還有戶外智能屏等數據。
強調時效性：在網路時代，網民的消費行為和購買方式極易在短的時間內發生變化。在網民需求點最高時及時進行營銷非常重要。全球領先的大數據營銷企業AdTime對此提出了時間營銷策略，它可通過技術手段充分了解網民的需求，並及時響應每一個網民當前的需求，讓他在決定購買的「黃金時間」內及時接收到商品廣告。
個性化營銷：在網路時代，廣告主的營銷理念已從「媒體導向」向「受眾導向」轉變。以往的營銷活動須以媒體為導向，選擇知名度高、瀏覽量大的媒體進行投放。如今，廣告主完全以受眾為導向進行廣告營銷，因為大數據技術可讓他們知曉目標受眾身處何方，關注著什麼位置的什麼屏幕。大數據技術可以做到當不同用戶關注同一媒體的相同界面時，廣告內容有所不同，大數據營銷實現了對網民的個性化營銷。
性價比高：和傳統廣告「一半的廣告費被浪費掉」相比，大數據營銷在最大程度上，讓廣告主的投放做到有的放矢，並可根據實時性的效果反饋，及時對投放策略進行調整。
關聯性：大數據營銷的一個重要特點在於網民關注的廣告與廣告之間的關聯性，由於大數據在採集過程中可快速得知目標受眾關注的內容，以及可知曉網民身在何處，這些有價信息可讓廣告的投放過程產生前所未有的關聯性。即網民所看到的上一條廣告可與下一條廣告進行深度互動。
大數據營銷的實現過程：
大數據營銷並非是一個停留在概念上的名詞，而是一個通過大量運算基礎上的技術實現過程。雖然圍繞著大數據進行的話題層出不窮，且在大多數人對大數據營銷的過程不甚清晰。事實上，國內的很多以技術為驅動力的企業也在大數據領域深耕不輟。全球領先的大數據營銷平台AdTime率先推出了大數據廣告運營平台——雲圖。據介紹，雲圖的雲代表雲計算，圖代表可視化。雲圖的含義是將雲計算可視化，讓大數據營銷的過程不再神秘。

4. 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。

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。

5. 有哪些可以查找數據的網站

網站如下：

1、中國統計局

這個網站可謂是要啥有啥，如農業，生產，經濟，教育等等，可以獲得具有權威的數據，而且覆蓋面很廣。可以找到很多宏觀層面的信息，GDP、人口、就業、收支等。

2、經合組織開放的數據網

包含參與經濟合作與發展組織的36個國家的數據，英文界面。數據也包含農業、經濟、教育、能源等等，也具有多個版本可以下載使用（但沒有Excel），分類也相對有心和精細。

簡介：

數據就是數值，也就是我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數據有很多種，最簡單的就是數字。數據也可以是文字、圖像、聲音等。數據可以用於科學研究、設計、查證、數學等。指進行各種統計、計算、科學研究或技術設計等所依託的數值。

6. 網路信息內容服務平台有哪些

各個省市情況不同，以杭州市為例

一、維權機構

勞動保障監察機構勞動人事爭議仲裁委員會人民法院工傷認定部門勞動能力鑒定委員會社會保險經辦機構法律援助機構

二、常用查詢

杭州市最低工資標准浙江省職工平均工資杭州市職工平均工資全國城鎮居民人均可支配收入工傷保險待遇標准職業資格保留取消查詢常用下載

三、期間計算

最遲起訴/上訴日期：
送達年月日（收到仲裁裁決書/民事判決書的日期）
之日起日內（申請撤銷裁決30日內，不服裁定10日內）
最遲起訴/上訴日期為


在職天數：
入職年月日
離職年月日
在職天數共天

四、友情鏈接

• 國家企業信用信息公示系統

• 全國組織機構統一社會信用代碼數據服務中心

• 商標查詢

• 浙江勞動人事爭議調解仲裁網

• 浙江法院網

• 人民法院公告網

• 中國庭審公開網

• 中國裁判文書網

• 中國執行信息公開網

7. 免費的數據源網站有哪些

1、中國統計信息網

全國各級政府各年度的國民經濟和社會發展統計信息，部分數據免費。

2、國家統計局

各種民生相關的統計數據，而且所有數據都是免費，而且這個網站的友情鏈接里還有很多其他地方的數據以及國外數據。

3、中國產業信息網

包含了各個行業相關的數據，所有的數據全部免費，做行業分析經常用到的。

4、美國政府公開數據

美國政府公開數據的網站，包含了經濟、消費、教育、醫療、農業等多個領域的數據。

5、世界銀行

世界銀行的開放數據。平台還提供了一些工具，比如開放數據目錄，世界發展指數，教育指數等。

6、網路數據開放平台

7、國雲數據市場

主要包含：生活服務、教育、能源、建築、交通運輸、政府、金融、農業、醫療、衛生等行業的數據，大部分免費，有些需要付費。

關於免費的數據源網站有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

8. 有哪些好的數據來源或者大數據平台

數據來源
大數據分析的數據來源有很多種，包括公司或者機構的內部來源和外部來源。分為以下幾類：
交易數據。包括POS機數據、信用卡刷卡數據、電子商務數據、互聯網點擊數據、「企業資源規劃」(ERP)系統數據、銷售系統數據、客戶關系管理(CRM)系統數據、公司的生產數據、庫存數據、訂單數據、供應鏈數據等。
移動通信數據。能夠上網的智能手機等移動設備越來越普遍。移動通信設備記錄的數據量和數據的立體完整度，常常優於各家互聯網公司掌握的數據。移動設備上的軟體能夠追蹤和溝通無數事件，從運用軟體儲存的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。
人為數據。人為數據包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產生的數據流。這些數據大多數為非結構性數據，需要用文本分析功能進行分析。
機器和感測器數據。來自感應器、量表和其他設施的數據、定位/GPS系統數據等。這包括功能設備會創建或生成的數據，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機器和連接互聯網的家用電器的數據。來自新興的物聯網(Io T)的數據是機器和感測器所產生的數據的例子之一。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)等。
互聯網上的「開放數據」來源，如政府機構,非營利組織和企業免費提供的數據。