大数据分析平台哪个好_大数据分析平台哪个好

以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：

阿里大数据存储平台 阿里的大数据有多可怕

阿里大数据存储平台 阿里的大数据有多可怕

阿里大数据存储平台 阿里的大数据有多可怕

1、Cloudera

Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、作和分析您的数据以及保护数据的安全。ClouderaMar是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、CDH部署并诊断问题，ClouderaMar提供AdminConsole，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括ClouderaMarAPI，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置ClouderaMar。

2、星环Transwarp

基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、阿里数加

阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcom(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。

4、华为

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

5、猛犸

猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。

6.知于大数据分析平台

知于平台的定位与当今流行的平台定位不一样，它针对的主要是中小型企业，为中小型企业提供大数据解决方案。现阶段，平台主打的产品是舆情系统、文章传播分析与网站排名监测，每个服务的价格单次在50元左右，性价比极高。

阿里巴巴大数据中心在哪里?

阿里的大数据中心在贵州省贵安新区。

贵安新区是南方数据中心核心区、全国大数据产业集聚区、全国大数据应用与创新区、大数据与服务贸易融合发展区、大数据双创基地、大数据人才教育培训基地。

贵安新区人文生态环境良好，历史文化悠久，气候凉爽宜人，森林覆盖率达42%，

阿里云是什么?_?

阿里云是阿里巴巴下面的子公司，是一个公共的云计算服务平台。提供云ECS、关系型数据库服务RDS、开放存储服务OSS、开放数据处理服务ODPS等产品服务。

简单来说，你可以用阿里云来开发并管理你的网站。一个云ECS可以同时申请并管理五个域名，可远程获取海量计算、存储资源和大数据处理能力，对公司的IT来说成本更低。

阿里云，阿里巴巴旗下云计算品牌，全球领先的云计算技术和服务提供商。创立于2009年，在杭州、、硅谷等地设有研发中心和运营机构。

针对机票打折，特价，优惠之类的软件

2009年9月，阿里巴巴在十庆典上宣布成立子公司“阿里云”，该公司将专注于云计算领域的研究和研发。“阿里云”也成为继阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里软件、雅虎之后的阿里巴巴第八家子公司。

/">/"

扩展资料阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括（华北、华东、华南、）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

参考资料/">阿里云_百度百科

7.阿里大数据——大数据建模

数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。

适合业务和基础数据存储环境的模型，大数据能获得以下好处：

大数据系统需要数据模型方法来帮助更好的组织和存储数据，以便在性能、成本、效率和质量之间取得佳平衡。

不管是Hadoop、Spark还是阿里巴巴的MaxCom系统，仍然在大规模使用SQL进行数据的加工和处理，仍然在用Table存储数据，仍然在使用关系理论描述数据之间的关系，只是在大数据领域，基于其数据存取的特点在关系数据模型的范式上有了不同的选择而已。

从全企业的高度设计一个3NF模型，用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，在范式理论上符合3NF。数据仓库中的3NF与OLTP中不同过，有以下特点：

ER模型建设数据仓库的出发点是整合数据，为数据分析决策服务。建模步骤分为三个阶段：

维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。其典型代表事星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。其设计步骤如下：

它是ER模型的衍生，其设计的出发点也是为了实现数据的整合，但不能直接用于数据分析决策。它强调建立一个可审计的基础数据层，也就是强调数据的历史性、可追溯性和原子性，而不要求对数据进行过度的一致性处理和整合。该模型由一下几部分组成：

Anchor对Data Vault模型做了进一步规范化处理，设计的初衷是一个高度可扩展的模型，其核心思想是所有的扩展只是添加而不是修改，因此将模型规范到6NF，基本变成了k-v结构化模型。组成如下：

经历了多个阶段：