星环大数据平台，光环大数据和光环java什么关系

本文目录一览

1，光环大数据和光环java什么关系
2，Super Center大数据平台一体机架构硬件怎么配置
3，北京星环互娱科技有限公司怎么样
4，如何搭建大数据分析平台
5，传统企业是否需要搭建大数据团队
6，如何建立完整可用的安全大数据平台

1，光环大数据和光环java什么关系

光环Java是光环大数据的基础，要学好大数据，首先要学习Java的基础知识，没有哪个更厉害，两者是相互依存的。

我也想知道这个光环咋样，我想让我弟去学呢，不过让他去学大数据，哥们，你也是想去学java吗，一起啊？

光环大数据和光环java什么关系

2，Super Center大数据平台一体机架构硬件怎么配置

1.E5-2600v3系列处理器，性能提升70%；每个处理器的核心可以根据业务负载情况减低主频或者关闭核心，能效提升36%；2.DDR4内存，满配内存时相比于DDR3内存带宽提升1.5倍，使处理器在配置大内存时性能得到更高提升。功耗降低50%，服务器系统更加节能。3.支持PIC-E SSD硬盘，性能可达到机械硬盘1000倍以上，完美适应大数据平台中管理控制节点对数据响应的低延时需求，也可少量部署与计算节点用于存储临时文件，提升集群整体计算能力。4.支持12Gb/s的单口可提供1200MB/s的理论传输带宽，配置SSD硬盘的情况下，可以充分释放SSD的潜能，提供更高的数据传输效率；SAS RIAD卡配合SAS扩展板，可以为更多的硬盘提供充足数据传输带宽5.支持F-LOM技术，不占用PCI-E插槽的情况下，可以在机箱后面增配万兆网卡

我是来看评论的

Super Center大数据平台一体机架构硬件怎么配置

3，北京星环互娱科技有限公司怎么样

简介：北京星环互娱科技有限公司是一家快速发展的游戏公司。法定代表人：周星浩成立时间：2015-12-31注册资本：200.38万人民币工商注册号：110108020470800企业类型：有限责任公司(自然人投资或控股)公司地址：北京市海淀区彰化路138号院1号楼9层925

北京星环互娱科技有限公司是2015-12-31在北京市海淀区注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于北京市海淀区彰化路138号院1号楼9层925。北京星环互娱科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91110108MA002UT47A，企业法人周星浩，目前企业处于开业状态。北京星环互娱科技有限公司的经营范围是：技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务；计算机系统服务；基础软件服务；应用软件服务；软件开发；软件咨询；产品设计；电脑动画设计；设计、制作、代理、发布广告；销售计算机、软件及辅助设备；计算机技术培训（不得面向全国招生）；数据处理（数据处理中的银行卡中心、PUE值在1.5以上的云计算数据中心除外）；工艺美术设计；技术进出口、代理进出口；从事互联网文化活动。（企业依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。

北京星环互娱科技有限公司怎么样

4，如何搭建大数据分析平台

本人为大数据技术员，可以分享一些心得体验给题主：其实题主需要搞清楚以下几个问题，搞清楚了，其实问题的答案也就有了：1、是从个人学习成长的角度想搭建平台自学？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？——如果是从个人学习成长的角度，建议直接按照Hadoop或者Spark的官网教程安装即可，建议看官网（英文），在大数据技术领域，英语的掌握是非常重要的，因为涉及到组件选型、日后的安装、部署、运维，所有的任务运行信息、报错信息都是英文的，包括遇到问题的解答，所以还是非常重要的。如果是公司需要进行大数据分析，那么还要研究以下几个问题：为什么需要搭建大数据分析平台？要解决什么业务问题？需要什么样的分析？数据量有多少？是否有实时分析的需求？是否有BI报表的需求？——这里举一个典型的场景：公司之前采用Oracle或MySQL搭建的业务数据库，而且有简单的数据分析，或者可能采购了BI系统，就是直接用业务系统数据库进行支持的，现在随着数据量越来越大，那么就需要采用大数据技术进行扩容。搞清楚需求之后，按照以下的步骤进行：1、整体方案设计；整体方案设计时需要考虑的因素：数据量有多少：几百GB？几十TB？数据存储在哪里：存储在MySQL中？Oracle中？或其他数据库中？数据如何从现在的存储系统进入到大数据平台中？如何将结果数据写出到其他存储系统中？分析主题是什么：只有几个简单指标？还是说有很多统计指标，需要专门的人员去梳理，分组，并进行产品设计；是否需要搭建整体数仓？是否需要BI报表：业务人员有无操作BI的能力，或团队组成比较简单，不需要前后端人员投入，使用BI比较方便；是否需要实时计算？2、组件选型；架构设计完成后就需要组件选型了，这时候最好是比较资深的架构师参与设计，选型包括：离线计算引擎：Hadoop、Spark、Tez……实时计算引擎：Storm、Flink、Samza、Spark Streaming……BI软件：Tableau、QlikView、帆软……3、安装部署；选型完成后，就可以进行安装部署了，这部分其实是最简单的，直接按照每个组件的部署要求安装即可。4、另一种选择：采用商用软件如果是企业需要搭建大数据平台，那么还有一种选择是直接采用商用的数据平台。市面上有很多成熟的商用大数据平台，Cloudera、星环、华为、亚信等等，都有对应的产品线，业内数据大咖袋鼠云就有一款非常优秀的大数据平台产品：数栈。主要有以下几个特点：1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，使更多企业“半路上车”。3.开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。

5，传统企业是否需要搭建大数据团队

是否需要搭建大数据团队要看这几个问题了：1、业务部门有无大数据诉求？这里并不是说业务部门希望使用什么大数据技术，而是说业务部门希望某个模块希望更“智能”，例如有商品推荐、有实时告警、有更快即时的生产经营分析报表……，种种诉求都是业务诉求，但是既有的技术无法支撑，这时候就需要引入大数据技术；通常，业务诉求是大数据的出发点，也是最终目标，也是让老板看到“价值”的地方，如果搭建了大数据团队，研究了大数据技术，却没有解决业务问题，老板会觉得这是成本的浪费。2、业务部门的诉求细化：业务需求决定技术架构，搭建大数据团队之前，需要先了解业务部门的规划和诉求，基于这个诉求再来设计技术架构，技术架构的设计可以与团队搭建并行，二者相辅相成，大数据的技术框架非常多，没有什么人是精通所有框架的，一般只能精通其中的一两门就不错了。3、在技术架构设计之前：是否采用独立搭建大数据平台？是否可以采用公有云平台？独立搭建的特点是数据自有，且可以深入研究大数据技术，比较适合规模较大，技术能力强的企业；采用公有云平台，特点是大数据利用的门槛大大降低，已经有封装好的，比较成熟稳定的大数据平台，比如阿里云的数加平台，腾讯云的数智方略等，其中阿里云的技术相对成熟度高一些；4、技术架构的设计：如果确定不采用公有云的话，就是自己搭建大数据平台，那么就需要理清楚以下几个问题：数据在哪里？需要支撑多大量的数据计算？需要做哪些数据应用？支撑这些数据应用看需要如何做数据治理和分析挖掘？……这里是技术架构了，这并不矛盾，就像刚才说的，技术架构与人才团队建设需要并行。5、已有团队的人员组成情况：笔者参与的多个项目中都会遇到，对接的客户都是传统企业，对ERP技术挺了解的，写SQL也还行，对传统数仓有一定了解，但是对于最新的大数据技术栈就很不了解了，解决办法有2种，第一是招人，从外面招聘大数据开发或架构师，第二是直接采购商用的易用的大数据平台。对第一种方法有好处也有坏处：好处是招来的人是自有人员，相当于企业自己掌握了这门技术，这种比较适合金融、运营商或财力雄厚、IT基础设施比较好的大型企业；弊端是招聘可能并不容易，大数据的优秀人才一般集中在互联网领域，跳槽到传统企业的可能并不多。第二种方法是采购已有的商用平台。市面上有很多成熟的商用大数据平台，Cloudera、星环、华为、袋鼠云、亚信等等，都有对应的产品线，均适用于传统企业。以袋鼠云大数据平台产品数栈为例说明下商用大数据平台特点：1、兼容性强：基于开源Spark（离线）、Flink（实时）计算引擎，绑定性不强，很多企业担心被某一家供应商绑定，但数栈完全基于开源，不存在这个问题；2、简单易用：数栈包含数据开发套件、数据计算引擎（Spark、Flink）、数据治理套件（数据地图、数据质量、数据模型）、数据应用引擎（数据API），覆盖了企业内的数据采集、数据统计分析与挖掘、数据治理、数据开放的全链路，并同时覆盖离线分析与实时分析，满足企业内的各种数据处理需求。3、性价比高：很多传统企业的数据量其实并不是特别大，例如几百GB、1,2TB，数栈最小支持3台虚拟机部署，与其他厂商动辄几十、上百个节点相比，成本可以降低很多；数栈与搭建大数据团队的关系又是怎样的呢？——数栈是开发团队的生产力工具，有了它可以让开发团队用大数据平台用的更爽，更好，解决需求的速度更快，同时基于开源的技术，开发人员编写MapReduce代码进行运行，可以在数栈上面配置任务调度、依赖关系，查看运行日志，也加快了团队的成长速度，因此数栈的引入，其实是开发团队的一个好帮手，让团队更有效率。

6，如何建立完整可用的安全大数据平台

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系统安装一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装目前国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。先说下使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）。2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便。3）开源组件一般会持续更新，提供必要的更新服务『当然还需要手动做更新操作』。4）因为代码开源，若出bug可自由对源码作修改维护。再简略讲讲各组件的功能。分布式集群的资源管理器一般用Yarn，『全名是Yet Another Resource Negotiator』。常用的分布式数据数据『仓』库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询『但效率略低』，Hbase可以快速『近实时』读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Yarn和Hbase需要它的支持。Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。ElasticSearch是一个分布式的搜索引擎。针对分析，目前最火的是Spark『此处忽略其他，如基础的MapReduce 和 Flink』。Spark在core上面有ML lib，Spark Streaming、Spark QL和GraphX等库，可以满足几乎所有常见数据分析需求。值得一提的是，上面提到的组件，如何将其有机结合起来，完成某个任务，不是一个简单的工作，可能会非常耗时。3、数据导入前面提到，数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台『一般主要导入到Hive，也可将数据导入到Hbase』。4、数据分析数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。5、结果可视化及输出API 可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行熟悉展示，和列查找展示。在这里，要基于大数据平台做展示，会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms级别』的行查找。 ElasticSearch可以实现列索引，提供快速列查找。平台搭建主要问题： 1、稳定性 Stability 理论上来说，稳定性是分布式系统最大的优势，因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上，配置不合适，也可能成为最大的问题。曾经遇到的一个问题是Hbase经常挂掉，主要原因是采购的硬盘质量较差。硬盘损坏有时会到导致Hbase同步出现问题，因而导致Hbase服务停止。由于硬盘质量较差，隔三差五会出现服务停止现象，耗费大量时间。结论：大数据平台相对于超算确实廉价，但是配置还是必须高于家用电脑的。2、可扩展性 Scalability 如何快速扩展已有大数据平台，在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中，有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下，快速扩充平台是实际应用中的常见问题。上述是自己项目实践的总结。整个平台搭建过程耗时耗力，非一两个人可以完成。一个小团队要真正做到这些也需要耗费很长时间。目前国内和国际上已有多家公司提供大数据平台搭建服务，国外有名的公司有Cloudera，Hortonworks，MapR等，国内也有华为、明略数据、星环等。另外有些公司如明略数据等还提供一体化的解决方案，寻求这些公司合作对于入门级的大数据企业或没有大数据分析能力的企业来说是最好的解决途径。对于一些本身体量较小或者目前数据量积累较少的公司，个人认为没有必要搭建这一套系统，暂时先租用AWS和阿里云就够了。对于数据量大，但数据分析需求较简单的公司，可以直接买Tableau，Splunk，HP Vertica，或者IBM DB2等软件或服务即可。