大数据分析平台的技术框架

5、 然而，大数据与人工智能的融合是不可忽视的趋势。 AI技术的引入不仅提升了数据分析的精度，还催生了新的框架和工具，如TensorFlow和PyTorch。 这些框架与大数据框架如Apache Hadoop或Apache Spark的结合，正在塑造全新的数据科学实践。

3、 大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。 可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。 三、存储技术 大数据可以抽象地分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。

4、 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、 Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，它可以用于实时数据流的处理和存储。 Kafka的核心组件是发布-订阅模型（Pub-Sub），它可以将数据流发布到不同的消费者节点上，并保证消息的顺序和可靠性。 Kafka还提供了可扩展的API，可以方便地与其他框架集成。

1、   能帮助企业解决可视化数据分析的平台有很多，这些平台通过提供强大的数据处理、数据可视化以及数据分析工具，帮助企业从海量数据中获取有价值的洞察，从而优化决策、提高业务效率。 比如衡石科技。 业内第一家企业级BI PaaS平台，引领嵌入式分析领域。 1. 数据整合与处理：衡石科技BI支持多种数据源，包括数据库、文件、API等，能够轻松整合企业内外的数据。 通过强大的数据处理能力，平台可以对数据进行清洗、转换和聚合，确保数据的准确性和一致性。 2. 丰富的可视化组件：衡石科技BI提供了丰富的可视化组件，包括各种图表、地图、仪表板等。