大数据平台应该具备哪些实际功能

    大数据平台应该具备哪些实际功能呢？

    一般的大数据平台的搭建对平台包括以下步骤中的数据的技术分析：

    1、Linux系统安装

    一般可以使用一个开源版的Redhat系统--CentOS作为社会底层技术平台。为了提供一个稳定的硬件基础，您需要在为硬盘进行磁盘阵列和安装数据存储节点时对其进行适当的配置。例如，你可以选择做HDFS的NameNode RAID2，以提高在不同的硬盘的稳定性，数据存储和操作系统配置，以保证操作系统的正常运行。

    2、分布式数据计算技术平台/组件安装

    大多数当前的分布式系统使用开源系统中的hadoop家族。Hadoop的核心是HDFS，一个企业分布式的文件管理系统。Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等是其基础上常用的元器件。

    使用开源组件的优点：

    1）很多用户，很多bug可以在互联网上找到答案（这往往是最耗时的发展地方）；

    2）开源组件通常可以自由地学习和保持相对容易;

    3）开放源码组件通常不断更新；

    4）因为这些代码进行开源，若出bug可自由对源码作修改信息维护。

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    3、数据导入

    如前所述，数据导入工具Sqoop。它可以从一个文件或传统的数据库，分布式平台导入数据。

    4、数据分析

    数据信息进行研究分析我国企业发展一般包括两个不同阶段：数据预处理和数据建模分析。

    数据预处理是为后期的模拟分析做准备，主要工作是从可用功能，建立大型宽表的质量提取数据。这个发展过程我们可能会需要用到Hive SQL，Spark QL和Impala。

    被提取分析用于预处理数据建模特征/数据建模，以得到所需的结果。如前所述，这一块是最好的火花。使用常用的机器学习相关的算法，诸如朴素贝叶斯，逻辑回归模型，决策树，神经网络，TFIDF，协作信息滤波等，一直在ML LIB内，调用相对简单和方便。

    5、结果进行可视化及输出API

    由通式或原始数据的部分结果显示的可视化。有两种情况，数据显示为展示行和列。

    以上就是大数据平台应该具备的实际功能。

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