主流大数据分析平台架构:1。HadoopHadoop MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统事实上的国际标准。雅虎、脸书、亚马逊、百度、阿里巴巴和中国其他许多互联网公司都基于Hadoop构建了自己的发行版。
Spark和Hadoop最大的区别是Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，所以Spark能提供的比Ha？Doop快了100倍。Spark不能用来处理需要长期保存的数据，因为断电后内存会丢失数据。3.StormStorm是Twitter推广的分布式计算系统。基于Hadoop，提供实时操作的特性，可以实时处理大数据流。
6、怎么做数据分析图?有很多数据分析工具可以选择。常用图表可以用excel完成。如果想酷一点，可以使用HubSpot、Xplenty等数据可视化工具。如何使用excel为例，可以生成柱状图、饼状图、折线图、散点图、数据分析图等。六种常见的数据分析图表及应用方法:直方图:直方图是进行比较的最基本的图表，通过柱形显示数据的高度，然后比较不同数据之间的差异，一目了然就可以看出数据的大小。一般来说，直方图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。
7、大数据分析的常用方法常见的10大分析方法有基于记忆的推理、购物篮分析、决策树、遗传算法、聚类检测技术、链接分析、在线分析处理类神经网络判别分析和Logis回归分析。常用工具分为:数据收集汇总:Excel，数据可视化:SPSS，Tableau，PowerBI，FineBI...分析报告:PPT，Office大数据分析通常意味着目标数据源是海量的，需要更方便的收集和抓取。
8、供应链大数据分析供应链大数据分析供应链大数据分析，越来越多的企业利用数据分析来应对供应链中断，加强供应链管理(SCM)。目前，几个主要的中断正在影响供应链。下面分享一下供应链大数据分析，看看吧。供应链大数据分析1。全面分析大数据给供应链带来的好处。如今，大数据已经完全跨越了概念炒作，成为很多行业业务发展的重要武器。而在供应链管理领域，大数据技术的应用行业发展处于起步阶段，但我相信随着大数据在其他行业的快速发展，供应链管理的大数据也会快速赶上，所以人们必然会问大数据能给供应链带来什么好处。让我们和甘一起来了解一下吧。
比如SAS独有的强大库存优化模型，可以在保持高客户满意度的同时，最大限度地降低供应成本，提高供应链的响应速度。其库存成本在第一年将下降15% ~ 30%，对未来的预测准确率将提高20%，从而带来其整体收入增长7% ~ 10%。当然，还有一些其他潜在的好处，比如增加市场份额。
9、大数据分析的前瞻性,分析工具_大数据预测分析的应用大数据分析的前瞻性导致了很多公司和企业使用大数据分析来帮助公司决策，而大数据分析就是分析海量数据，所以我们要使用一些工具来分析大数据。一般来说，数据分析有很多层次，分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层和数据表示层。在不同的层面上有不同的工具。下面小编就给大家好好介绍一下大数据分析工具。
在分析数据的时候，我们首先需要存储数据，数据存储是一件非常重要的事情。如果我们了解数据库技术，并且能够很好的操作，就可以提高数据分析的效率，数据存储的工具主要有以下几种。1.MySQL数据库，部门或互联网数据库应用必备，这时，掌握数据库结构和SQL语言的数据查询能力就至关重要了。2，最新版本的SQLServer，针对中小企业，一些大型企业也可以使用SQLServer数据库，其实这次除了数据存储，还包括数据报表和数据分析，甚至数据挖掘工具也包括在内。
