㈠ 国内做大数据解决方案的公司有哪些

大数据解决方案公司主要是提供数据管理、数据挖掘、数据采集、以及大数据可视化方面的服务,更多可参考达-普-信服务方案。

㈡ 一个典型的大数据解决方案,包含哪些组件

首先,一抄个典型的大数据解决方案,也就是大数据系统平台的构建,涉及到多个层次,数据采集和传输、数据存储、数据计算、资源管理、任务调度等,每个流程阶段当中,都有多个组件可选择,关键是要能够满足实际的需求。
简单举例说明一下典型的一些组件:
文件存储:Hadoop HDFS
离线计算:Hadoop MapRece、Spark
流式、实时计算:Storm、Spark Streaming
K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB
资源管理:YARN、Mesos
日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析:Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务:Zookeeper
集群管理与监控:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习:Mahout、Spark MLLib
数据同步:Sqoop
任务调度:Oozie

㈢ 大数据解决方案都有哪些

在信息时代的我们,总会听到一些新鲜词,比如大数据,物联网,人工智能等等。而现在,物联网、大数据、人工智能已经走进了我们的生活,对于很多人看到的大数据的前景从而走进了这一行业,对于大数据的分析和解决是很多人不太了解的,那么大数据的解决方案都有哪些呢?一般来说,大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。

第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。这个项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理,包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

第二要说的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和传统的BI 产品不同,它是一个以数据流程为中心的,面向解决方案的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,这样一来就方便了商务智能应用的开发。Pentaho BI的出现,使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等,能够集成在一起,构成一项复杂的、完整的商务智能解决方案。

然后要说的就是Hadoop。Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。不过Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。另外,Hadoop 依赖于社区服务器,所以Hadoop的成本比较低,任何人都可以使用。

接着要说的是RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,有着先进的技术。RapidMiner数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

Storm。Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、Admaster等等。

最后要说的就是HPCC。什么是HPPC呢?HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。

通过上述的内容,想必大家已经知道了大数据的解决方案了吧,目前世界范围内拥有的大数据解决方案种类较多,只有开发并使用好最先进的,最完备的大数据解决方案,一个公司,甚至一个国家才能走在世界前列。

㈣ 大数据 解决方案能解决什么问题

资源浪费抄,其实大数据这个概念就是资源整合,把数据集中。我给你举几个例子吧
在零售业大数据的就是把全国的零售店的销量、销售时间之类和卖的好的商品的数据找出来,然后通过查看所有商品的数据,选择最优的捆绑销售的方式或者促销方式。
在政府行业应用就是智慧城市,拿智慧城市的智慧交通举例,1路公交车你等了30分钟才来,来的时候车上已经满员了,可能要等几辆车你才可以上去,如果通过大数据,进行分析挖掘这个数据,当天就可以紧急把多发几辆车。缓解了压力。智慧医疗,原先在一家医院看完病医生不是都让人保留病史和诊断报告吗?好下回再去医院的时候方便。但是如果应用大数据,你觉得这家医院看的不好,再去第二家的时候,不需要带病史和诊断报告,因为医生可以调出你在上家医院的诊断报告和病史。
而且大数据节省了IT业的人力成本,数据都集中在某个机房中了,不需要每地都存有一个机房。

㈤ 列举三种大数据的解决方案

通常,Kafka和Spark Streaming基础结构具有以下优点。该 Spark框架的高效率和低延迟确保了良好的实时专性和Spark Streaming操作的性能。而属且,与Storm相比, Spark Streaming具有Spark提供的高级API和灵活性框架,它有助于以简单的方式编写更复杂的算法。基础设施的高度一致性使得车队的主管可以轻松完成查询实时数据,它还确保了流处理和批处理的平衡处理。

作者:二兵_d97a
链接:https://www.jianshu.com/p/9a4f3cf27735
来源:简书
简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

㈥ 怎么用c语言处理大数据

只要内存够大,可以读取2万行数据的,我上次写了个程序读取了240万条数据到内存之中。
你只要用getline函数,和strtok函数配合使用就行了,只能读取6000行数据可能是你程序写的有问题。

㈦ 大数据解决方案有哪些类型

一、Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

二、HPCC。HPCC,High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆 比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm。Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

四、Apache Drill。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法,Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理,包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

五、RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

关于大数据解决方案有哪些类型,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。