会考虑一些机器学习的软件,比如sklearn,spark的ml,当然还有自己的代码。Fansoft是一家商业智能和数据分析平台提供商。从报表工具到商业智能,有十几年的数据应用基础。在这个领域已经很成熟了,目前处于高速增长期,但是很低调。是一家有技术实力,对客户有诚意的公司

大数据平台的软件有哪些

这个要分好几块来讲,首先我要说明的是大数据项目也是要有很多依赖的模块的。每个模块的软件不一样,下面分别聊一下。一大数据处理这个是所谓大数据项目中最先想到的模块。主要有spark,hadoop,es,kafka,hbase,hive等。当然像是flume,sqoop也都很常用。这些软件主要是为了解决海量数据处理的问题。

软件很多,我只列几个经典的,具体可以自行百度。二机器学习相关大部分大数据项目都和机器学习相关。因此会考虑到机器学习的一些软件,比如说sklearn,spark的ml,当然还有自己实现的代码。三web相关技术大部分项目也都跑不了一个web的展示,因此web就很重要的,java的ssh,python的django都可以,这个看具体的项目组习惯了。

四其它还有一些很常用的东西,个人感觉不完全算是大数据特定使用范围。反正我在做大数据项目的时候也都用到了。比如说数据存储redis,mysql。数据可视化echart,d3js。图数据库neo4j。再来说说大数据平台的软件或者工具1 数据库,大数据平台类,星环,做Hadoop生态系列的大数据平台公司。

Hadoop是开源的,星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化,功能细化,为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。2 大数据存储硬件类,浪潮,很老牌的IT公司,国资委控股,研究大数据方面的存储,在国内比较领先。3 云计算,云端大数据类,阿里巴巴,明星产品-阿里云,与亚马逊AWS抗衡,做公有云私有云混合云。

实力不差,符合阿里巴巴的气质,很有野心。4 数据应用方面这个有很多,比如帆软旗下的FineReport报表系统和FineBI大数据分析平台等。帆软是商业智能和数据分析平台提供商,从报表工具到商业智能,有十多年的数据应用的底子,在这个领域很成熟,目前处于快速成长期,但是很低调,是一家有技术有实力而且对客户很真诚的公司。

简单易用的数据库哪个比较好?

1.如果数据量太大,比如上亿,就用oracle。好处是上亿的数据对于Oracle来说是轻量级的,不需要太多的优化配置。缺点是安装麻烦,上手慢。2.数据量很大,比如几千万级别。号称标杆Oracle的postgresql,依然可以处理千万级的数据,而且也很容易学习和使用。3.数据量一般,比如百万级别。使用的是mysql,这个级别的数据量由mysql处理相对较快。


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