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多层次构建企业级大数据平台， 成就全能型大数据开发（完结19章）
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大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的
1、大数据平台有哪些
大数据平台可以根据应用场景和功能需求，分为多种类型。以下是其中一些类型的大数据平台：
1. 分布式计算平台：Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等，提供分布式存储和计算能力，支持海量数据处理和分析。
2. 实时数据处理平台：Apache Kafka、Apache Storm、Apache Ignite等，专注于实时数据处理和流计算，适用于流媒体、监控和物联网等场景
3. 数据仓库平台：Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake等，提供基于云的数据仓库解决方案，支持大规模、高速的数据查询和分析。
4. 海量数据存储平台：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3、Google Cloud Storage等，提供海量数据的分布式存储能力，支持多种数据格式和存储方案。
5. 数据可视化平台：Tableau、QlikView、PowerBI等，提供数据可视化和报表工具，帮助用户更直观地理解数据和呈现数据分析结果。
6. 移动端分析平台：Google Firebase、Leanplum、Amplitude等，专注于移动设备的数据分析和用户行为跟踪，帮助开发人员更好地理解和优化移动应用程序。
整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步：
1、linux系统安装
2、分布式计算平台/组件安装
3、数据导入
4、数据分析
5、结果可视化及输出API
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