大数据分析平台架构和特色

5、 一、分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。 比如Hadoop。

4、 实施复杂度更高，对于机器学习架构来说，从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别，因此在实施过程中的难度系数更高。 适用场景：有着大量数据需要分析，同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。 大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习。

3、 大数据平台的基石 - 五维特性：海量数据（P/E/Z）、多元类型、价值密度低、处理速度迅猛、信息真实性不容忽视。 大数据平台的核心使命，是通过数据采集、存储（Apache Hadoop与HDFS）、计算（MapReduce、Hive、SQL）和精细管理，构建起数据处理的坚实基础。

2、 一、数据采集 ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 二、数据存取 关系数据库、NOSQL、SQL等。 三、基础架构 云存储、分布式文件存储等。

1、   美林数据Tempo大数据分析平台，它是一款集数据接入、数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据应用于一体的软件产品。 它秉持“智能、互动、增值”的设计理念，面向企业级用户提供自助式数据探索与分析能力，为企业提供从BI到AI的一体化数据分析与应用解决方案。 为用户数据价值发现与应用提供强有力的支撑，帮助用户快速发现数据价值，助力企业商业成功！Tempo平台由可视化分析（TempoBI）、人工智能（TempoAI）两大子产品组成。