我是技术员数据而且我可以和题主分享一些经验:其实题主需要明确以下几个问题，问题的答案其实是有的:1。我想从个人学习成长的角度来构建平台自学？还是现在的公司需要big 数据技术进行分析？从个人学习成长的角度，建议根据Hadoop或者Spark的官网教程直接安装，建议看官网(英文)。在“Big-2”这个技术领域，掌握英语是非常重要的，因为它涉及到组件选型、未来的安装、部署和运维，所有的任务操作信息和错误信息都是英文的，包括遇到问题的回答，所以还是非常重要的。
要解决什么业务问题？需要什么样的分析？数据数量是多少？是否需要实时分析？对BI报告有需求吗？下面是一个典型的场景:公司用Oracle或者MySQL搭建了业务数据库，有简单的数据分析，也可能是购买了BI系统，业务系统数据库直接支持，现在用-
5、什么是基础 数据信息 平台数据 Center是业务系统和数据资源的有机结合，用于集中、集成、共享和分析。从应用层面来说，包括基于数据 warehouse的业务系统和分析系统；从数据的角度来看，包括操作性数据和分析性数据和数据整合过程；从基础设施来看，包括服务器、网络、存储和整体IT运维服务。数据中心建设目标数据中心的建设目标是:1。全面建设公司总部和省公司两级数据中心，逐步实现数据和业务系统的集中化；2.建立企业数据仓库，提供丰富的数据分析和展现功能；3.实现数据的唯一性和共享性；4.建立统一的安全体系，确保数据和业务系统的接入安全；5.结合数据中心的建设，完善数据交换系统，实现两级数据中心之间的级联；6.实现网络、硬件、存储设备、数据、业务系统和管理流程、IT采购流程和数据交换流程的统一；7.统一的信息管理模式和统一的技术架构可以快速实施和部署各种IT系统，提高管理能力。
6、 数据云 平台有哪些?7、大 数据 平台是什么?什么时候需要大 数据 平台?如何建立大 数据 平台?
首先要了解Java语言和Linux操作系统，这是学习的基础数据，学习顺序不分先后。Java:只要懂一些基础，不需要很深的Java技术就可以大数据。学习javaSE相当于学习big 数据。Linux:因为相关的软件都运行在Linux上，所以你要把Linux学得更扎实。学好Linux对你快速掌握相关技术会有很大的帮助。可以让你更好的了解hadoop、hive、hbase、spark等大型数据软件的运行环境和网络环境配置，可以少踩很多坑，学习shell理解脚本，更容易理解和配置大型数据集群。
8、大 数据分析 平台Da 数据一站式分析平台:ETHINK是唯一端到端的hadoop，spark平台Da数据Analysis Foundation-。我们的目标是简化数据分析的过程，让每个人都能快速从数据中获得决策智慧。不需要用很多数据整合、数据清洗、数据预处理、数据分析、数据挖掘、。ETHINK是一个集成的平台，可以把你的数据全部加载到hadoop中。
连接与整合:结构化与非结构化数据，它们以不同的关系数据库和不同的存储方式存在，你无力处理。ETHINK嵌入了各种大数据甚至关系数据的接入连接器，通过非常简单的步骤，这些数据就可以装入大的平台。数据它可以导入到嵌入式HADOOP和SPARK存储库中，数据矿业:行业第一大公司数据矿业产品，通过ETHINK。
