解决大数据平台的处理（大数据平台问题）

本篇目录：

1、it运维需要学什么?2、大数据处理工具有哪些?3、公司级大数据处理平台的构建需要做哪些准备?

it运维需要学什么?

1、单纯学编程语言本身，对于一些英文符号，需要记忆，不需要理解（当然能理解有助于学习，不理解也可以编程，无障碍）。

2、IT运维管理者需要具备以下技术：微软系统 对于Windows的熟悉是最基本的。当然，作为一个运维经理，可不是整天玩个Windows7或XP就可以交差的。得掌握微软Active Directory及其上层各种服务和应用的搭建。

3、Linux基础命令及脚本：shell是基本要求，最好再懂点perl或python等。如果不懂脚本，怎么把重复的劳动变得简单呢？系统监控命令：目的是获取系统当前的运行状态，遇到故障等要懂得分析排查。

4、产品经理培训、产品软件测试、小程序等；(有发散性思维、结构组织能力强、思维缜密的人更适合)IT技术类。

5、呵呵，这个比较简单，你按照字面意思来理解就是。就是办公桌上面和IT相关的，所谓运维，就是安装运行维护，比如电脑、打印机、扫描仪、服务器之类的硬件维护。

大数据处理工具有哪些?

1、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很简单，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。

2、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很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

3、Sqoop Sqoop是一个在Hadoop和联系数据库服务器之间传送数据的东西，便利大量数据的导入导出工作，其支持多种类型的数据存储软件。Sqoop的中心功能为数据的导入和导出。

4、ApacheHive Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。

5、数据清洗所用工具 在你进行数据挖掘之前，应该先对你的数据进行清洗。OpenRefine现在是一款用来专门清洗混乱数据的开源工具。从而使你能够轻松和快速的探索有一定程度非结构化的大数据集。

公司级大数据处理平台的构建需要做哪些准备?

第一步是数据整合，对多源多类型的数据进行整合，实现数据共享。目前以帆软报表FineReport为数据处理工具，以SQLServer为数据库存储平台，整合信息中心常用业务数据，常用的业务数据包括价格、进出口以及平衡表等。

数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据分析平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。

理解企业的数据处理需求 数据库到数据仓库，是事务型数据到分析型数据的转变，分析型数据需要包括的是：分析的主题、数据的维度和层次，以及数据的历史变化等等。

到此，以上就是小编对于大数据平台问题的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

数据