最受关注的13款大数据产品
大数据时代,你身边的大数据你知道几个？
大数据时代,你身边的大数据你知道几个？大数据时代，你身边的大数据你知道几个？引言概述：随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
大数据的应用范围广泛，从个人生活到商业运营，都离不开大数据的支持和应用。
本文将从个人、社交媒体、医疗健康、智能交通和金融领域五个方面，介绍一些身边的大数据应用。
一、个人1.1 健康数据跟踪：随着智能手环、智能手表等可穿戴设备的普及，个人健康数据的收集变得更加便捷。
这些设备可以记录我们的步数、睡眠质量、心率等信息，并通过手机APP或云端平台进行数据分析和展示。
通过分析这些数据，我们可以更好地了解自己的健康状况，及时调整生活方式，预防疾病的发生。
1.2 智能家居：智能家居系统通过连接各种传感器和设备，收集家庭中的各种数据。
例如，智能温控系统可以根据家庭成员的喜好和习惯，自动调节室内温度；智能安防系统可以通过监控摄像头实时监控家庭安全状况。
这些数据的收集和分析，可以提高家庭的舒适度和安全性。
1.3 购物推荐：在电商平台上，我们每一次的购物行为都会被记录下来，形成我们的消费画像。
基于这些数据，电商平台可以向我们推荐个性化的商品和优惠活动，提高购物体验和购买满意度。
二、社交媒体2.1 用户行为分析：社交媒体平台通过分析用户的浏览、点赞、评论等行为，了解用户的兴趣、偏好和需求。
这些数据可以用于精准广告投放，提高广告的点击率和转化率。
2.2 舆情监测：社交媒体上的用户互动和言论可以反映社会的舆论动向。
通过对社交媒体数据的分析，可以及时了解社会热点话题、公众意见和舆论倾向，为政府和企业决策提供参考。
2.3 社交关系分析：社交媒体上的用户之间存在复杂的社交关系网络。
通过分析这些数据，可以发现用户之间的关联性和影响力，为社交媒体平台提供更好的用户推荐和社交关系管理。
三、医疗健康3.1 电子病历管理：传统的纸质病历难以管理和共享，而电子病历系统可以将患者的病历信息进行数字化存储和管理。
大数据管理平台产品介绍
大数据管理平台产品介绍一、概述在当今数据驱动的商业环境中，企业和组织需要一个强大的大数据管理平台来收集、存储、处理和分析海量的数据。
我们的大数据管理平台提供了一系列强大的工具和服务，旨在帮助用户从复杂的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化运营和创新服务。
二、核心功能数据集成•数据采集：支持多种来源的数据接入，包括社交媒体、交易系统、物联网设备等。
•数据清洗：强大的数据预处理功能，可以去除冗余数据、纠正错误并标准化格式。
数据存储•分布式存储：采用可扩展的分布式存储系统，确保数据的安全性和高可用性。
•高效索引：为快速查询性能建立索引，提高数据检索效率。
数据处理•实时处理：支持实时数据处理和流分析，以便迅速响应业务需求。
•批量处理：高效的批量数据处理能力，适用于大规模的数据分析工作。
数据分析•高级分析：集成了机器学习、数据挖掘和统计模型，支持预测分析和模式识别。
•可视化工具：提供丰富的数据可视化工具，帮助用户直观理解数据分析结果。
数据安全与治理•访问控制：多级访问控制确保数据安全，防止未授权访问。
•数据质量管理：内置数据质量监控机制，确保数据的准确性和一致性。
三、技术架构云原生架构•多云支持：可在多个云平台上运行，包括公有云、私有云和混合云。
•容器化：利用容器技术实现服务的微服务化，易于部署和扩展。
可扩展性•动态伸缩：根据工作负载自动调整资源，优化性能和成本。
•多租户架构：支持多租户，满足不同客户的隔离需求。
四、应用场景•商业智能：为商业智能提供数据支持，揭示消费者行为和市场趋势。
•风险管理：通过分析历史数据，预测潜在风险并制定相应策略。
•客户洞察：深入理解客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
•产品开发：利用用户反馈和市场数据，指导新产品的研发。
五、总结我们的大数据管理平台是为满足现代企业的数据分析和业务智能需求而设计的。
它不仅提供了强大的数据处理能力，还确保了数据的安全性和完整性。
通过使用我们的平台，企业可以释放数据的全部潜力，推动数据驱动的决策，从而在竞争激烈的市场中保持领先。
大数据时代的主流分析工具和技术介绍
大数据时代的主流分析工具和技术介绍随着互联网技术的发展以及物联网、人工智能等技术的广泛应用，数据已经成为了企业发展的重要资源。
在这种趋势下，大数据分析技术也愈发得到重视。
大数据分析是指在大数据环境下，运用数据挖掘、机器学习、自然语言处理等一系列技术，从庞大的数据中抽取有价值的信息，以支持数据驱动的决策。
本文将介绍几种主流的大数据分析工具和技术，以期给读者提供一个较为全面的认识。
一、HadoopHadoop是一个开源的、可扩展的数据处理框架，旨在处理大规模数据的存储和处理。
它采用分布式存储和处理方式，可以让用户使用多台计算机来处理和存储大数据。
Hadoop最初由Apache 软件基金会开发，并逐渐成为大数据领域的主流工具之一。
二、SparkSpark是一个快速的、广泛使用的大数据处理框架。
它支持分布式数据处理、机器学习、图形处理、流处理等多种大数据应用场景，可以通过Java、Scala、Python、R等语言使用。
相比于Hadoop，Spark在处理实时数据和迭代计算方面更有优势。
三、HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统上。
它的查询语言与SQL类似，支持数据的查询、聚合、连接和过滤等操作，方便用户进行数据分析。
Hive特别适用于处理批量数据和数据仓库环境下的数据处理。
四、PigPig是一个用于分析大数据的平台，旨在让用户更方便地使用Hadoop进行数据处理。
Pig提供了一种名为Pig Latin的脚本语言，可以对大量的数据进行处理，并可以将处理过程编译成MapReduce任务，在Hadoop集群中运行。
五、ZeppelinZeppelin是一个交互式大数据分析工具和可视化平台，支持多种数据源（如Hive、Spark、JDBC等），可以快速地进行数据的分析和可视化。
Zeppelin中还提供了许多可视化工具，如表格、图表、地图等，使得数据分析和呈现更加简单。
大数据时代,你身边的大数据你知道几个？
大数据时代,你身边的大数据你知道几个？引言概述：在当今的信息时代，大数据已经成为了我们生活中不可或者缺的一部份。
从个人的日常生活到企业的经营决策，大数据都扮演着重要的角色。
然而，不少人对于身边的大数据并不了解，本文将为大家介绍一些身边常见的大数据应用。
一、社交媒体数据1.1 用户行为数据社交媒体平台如Facebook、微博、Instagram等每天都会产生大量的用户行为数据。
这些数据包括用户的点赞、评论、分享等行为，通过分析这些数据，平台可以了解用户的兴趣爱好、社交圈子等信息，从而为用户提供更加个性化的服务。
1.2 社交关系数据社交媒体平台还可以通过分析用户之间的社交关系数据，了解用户之间的互动频率、关系密切程度等信息。
这些数据可以用于社交网络分析，匡助企业识别潜在的社交影响者，进行精准的营销推广。
1.3 情感分析数据社交媒体上的用户评论、留言等内容可以通过情感分析技术进行情感倾向的判断。
这些数据可以匡助企业了解用户对产品或者服务的态度和满意度，从而进行改进和优化。
二、电子商务数据2.1 用户购买行为数据电子商务平台每天都会产生大量的用户购买行为数据，包括用户的购买记录、购买频率、购买金额等。
通过分析这些数据，企业可以了解用户的购买偏好、消费习惯等，从而进行个性化的推荐和精准的营销。
2.2 商品销售数据电子商务平台还可以通过分析商品销售数据，了解商品的销售趋势、热门商品等信息。
这些数据可以匡助企业进行库存管理、供应链优化等决策，提高运营效率和盈利能力。
2.3 用户评价数据用户在购买商品后往往会对商品进行评价，这些评价数据可以匡助企业了解商品的质量、服务的满意度等。
通过分析用户评价数据，企业可以及时发现问题和改进不足，提高用户的购买体验和忠诚度。
三、交通运输数据3.1 GPS定位数据随着智能手机的普及，交通工具上携带的GPS设备不断增多，产生了大量的GPS定位数据。
这些数据可以匡助交通管理部门了解交通拥堵情况、道路状况等，从而进行交通流量调控和道路规划。
大数据揭示人们最常使用的手机应用是什么
大数据揭示人们最常使用的手机应用是什么随着科技的不断发展，手机已经渗透到我们生活的方方面面，成为了人们生活中必不可少的工具之一。
而手机应用就是让我们的手机发挥更多功能的工具。
那么，根据大数据的分析，人们最常使用的手机应用是哪些呢？本文将基于大数据研究的结果，探讨人们最常使用的手机应用。
一、社交媒体应用社交媒体应用成为了人们日常生活中最常用的手机应用之一。
大家利用社交媒体应用可以即时与朋友、家人进行交流、分享生活状态以及获取最新的资讯。
基于大数据的分析，最常使用的社交媒体应用是微信、QQ、微博等。
微信是中国最常使用的社交媒体应用之一，它不仅提供了即时通讯的功能，还可以进行语音通话、视频通话、支付、购物等多项服务。
QQ作为国内老牌社交媒体应用，也是很多人常用的工具之一。
微博则是一个可以分享文字、图片、视频等内容的平台，用户可以浏览关注的明星、博主的动态，也可以自己发布自己的动态。
二、即时通讯应用除了社交媒体应用以外，即时通讯应用也是人们最常使用的手机应用之一。
即时通讯应用允许用户以文字、语音、图片等多种方式进行沟通。
根据大数据分析，最常使用的即时通讯应用是微信、QQ、WhatsApp等。
微信和QQ的即时通讯功能已经被广泛应用于手机与电脑端，不仅在国内流行，也在国外有着较大的用户群体。
WhatsApp则是全球最常使用的即时通讯应用之一，尤其在欧美地区用户使用较多。
三、在线视频应用随着网络带宽的提升和移动流量的普及，在线视频应用也成为人们手机应用中的重要一部分。
在线视频应用提供了海量的视频资源，用户可以观看电影、电视剧、综艺节目、短视频等各类内容。
基于大数据的分析，最常使用的在线视频应用包括YouTube、抖音、优酷等。
YouTube是全球最大的在线视频平台，拥有丰富多样的内容。
抖音则是中国最受欢迎的短视频应用之一，用户可以观看并制作各种有趣的短视频。
四、移动支付应用随着电子商务的兴起，移动支付应用也成为人们手机生活的一部分。
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事1500字大数据应用案例:1. 亚马逊的个性化推荐系统：亚马逊利用大数据分析用户行为和购买历史数据，为每个用户推荐个性化的商品，提高用户满意度和购买率。
2. 人脸识别技术：通过大数据分析和深度学习算法，人脸识别技术可以被用于安全监控、身份验证和客流分析等领域。
3. 谷歌的搜索算法：谷歌利用大数据分析用户搜索行为和网页内容，不断优化搜索算法，提供更准确和个性化的搜索结果。
4. 滴滴打车的动态价格调整：滴滴打车利用大数据分析车辆位置、乘客需求和交通状况等信息，实时调整车费，提高了乘客的出行效率和司机的收益。
5. Facebook的社交图谱：Facebook通过大数据分析用户的社交关系和兴趣，构建了庞大的社交图谱，为广告商提供个性化的广告定向。
6. 云服务提供商的资源调度：云服务提供商通过大数据分析用户的资源需求和使用情况，实现资源动态调度，提高资源利用率和用户满意度。
7. 物流公司的智能配送系统：物流公司通过大数据分析交通状况、预测需求和优化路线，实现智能化的配送管理，提高送货效率和减少成本。
8. 银行的信用评估系统：银行通过大数据分析用户的财务数据、信用记录和行为模式，实现自动化的信用评估，提高贷款申请处理效率。
9. 医疗诊断系统：医疗机构利用大数据分析患者的临床数据、基因信息和医学文献，帮助医生做出更准确的诊断和治疗计划。
10. 酒店的客户关系管理系统：酒店通过大数据分析客户的预订历史、偏好和评价，实现个性化的客户关系管理，提高客户忠诚度和满意度。
11. 零售商的销售预测系统：零售商通过大数据分析产品销售数据、市场趋势和顾客反馈，预测需求，优化库存管理和进货计划。
12. 媒体公司的内容推荐系统：媒体公司通过大数据分析用户的阅读和观看行为，为用户推荐适合的内容，提高用户黏性和广告收入。
13. 城市交通管理：城市交通管理部门利用大数据分析交通状况、道路负载和乘客需求，优化交通规划和公共交通调度，提高交通效率和减少拥堵。
值得关注的12大开源大数据分析应用软件
值得关注的12大开源大数据分析应用软件对于许多大企业来说，开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。
据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示，如今62.5%的企业在生产环境中至少运行一种大数据工具或应用软件。
这比2013年给出同样回复的企业数量高出近一倍，只有5.4%的受访企业没有大数据计划。
说到大数据分析，开源软件是常态，而不是异数。
许多企业使用的一些领先工具由Apache基金会管理，许多商业工具至少一部分基于这些开源解决方案。
我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案，其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台，另一些要与其他技术结合起来。
它们都适合大企业使用，都是市面上领先的数据分析工具。
1. Hadoop谈到开源数据分析技术，就不可能不提到Hadoop。
Apache基金会的这个项目已经几乎成为大数据的同义词，它让企业能够大规模分布式处理极其庞大的数据集。
TDWI和SAS联合开展的一项调查发现，近60%的企业预计在2016年年底之前会在生产环境中拥有Hadoop 集群。
然而值得一提的是，Hadoop本身无法实现数据分析。
它通常是从大数据获取洞察力的整个更庞大解决方案的一部分。
2. SparkSpark也是Apache旗下的一个项目，它承诺可以迅速处理大数据。
实际上，它声称“在内存中运行程序的速度比Hadoop MapReduce快100倍，在磁盘上运行程度的速度快10倍”。
由于这种出色性能，它常常用于分析流式数据或用于需要交互式分析功能的应用软件中。
许多公司经常把它与Hadoop或Mesos一起使用，不过它也能独立运行。
最近，它的人气得到了急剧提升，Syncsort在2016年开展的一项调查发现，受访的企业大数据工作人员中近70%对Spark有兴趣。
3. Talend不像前面两个项目，Talend由一家营利公司管理，而不是由基金会管理。
13款最好用的数据可视化工具
掌握这些数据可视化工具，再也不愁给领导做汇报了！✧Charting FontsCharting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。
✧TimelineTimeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。
Echarts经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts，大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
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它还内置了动画和用户交互控制。
Landscape - 智慧芽3D专利地图研发人员想了解竞争对手专利布局，查看新领域/市场的技术情况，只需要一条检索式，剩下的事都可以交给智慧芽3D专利地图了！这是国内首款3D地图分析成像，利用3D的方式更容易让使用者理解技术层次。
如下图，山峰代表专利技术密集区，海洋代表专利技术空白区。
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最受关注的13款大数据产品
大数据是当下IT领域最活跃的话题之一。
没有比近日在圣何塞举行的Hadoop Summit 2013更好的地方去了解关于大数据的最新动态了。
有超过60家大数据公司参与其中，既包括像英特尔和这样的知名厂商，也有像Sqrrl和Platfora这样成立没有多久的初创公司。
以下是这次峰会上展示的13款全新的或者增强的大数据产品。
Continuuity开发公司现在支持批量处理
Continuuity发布了支持批量处理的Continuuity Developer Suite 1.7，将MapReduce集成到平台中为开发者提供更广泛的工作负载能力。
Continuuity帮助Java开发者构建能运行Hadoop和HBase数据库的应用。
这些应用支持像运作分析这样的实时应用。
但是Continuuity的首席执行官Jon Gray表示，一些应用仍然要求MapReduce的批量处理架构。
Continuuity Developer Suite 1.7还提供了一些用于流式实时分析、定位和个性化以及异常检测的应用模板。
Datameer首次展示大数据分析软件
Datameer发布了面向企业用户的Datameer 3.0数据集成和分析软件。
该版本增加了“智能分析”功能，可以从Hadoop中保存的大量复杂数据中自动找出模型和关联性。
Datameer 3.0采用四种机器学习的技术：聚类、决策树、列依赖性和建议。
虽然这些通常是数据科学家涉足的领域，但是被集成到了Datameer软件中，这样企业用户就可以将其作为一项自助服务使用。
Datameer 3.0将在未来几个月内提供给用户进行beta测试。
Hortonwork社区预览支持Yarn的HDP 2.0平台
Hortonworks将在社区中预览下一代支持Yarn(下一代Hadoop数据处理框架)的Hortonworks Data Platform。
作为ASF Hadoop项目的一部分，Yarm旨在实现多个用户实例，而不是单一的数据集。
HDP 2.0社区预览版本中支持Yarn，将让Hortonworks的合作伙伴和客户能够使用这项新技术，参与到最终规范的制定中，Hortonworks营销副总裁Dave McJannet这样表示。
Kognitio推出第八代分析平台
Kognitio推出了新一代的Kognitio Analytic Platform，加强了多种编程语言之间的连接性，并提高了性能。
新版本提供了NoSQL处理能力，以及大规模并行处理任何脚本或者像R、Python或者Java这样的二进制代码。
使用该版本进行基准测试表明，它将答案返回给复杂查询请求的速度是上一版本的两倍。
MapR和Fusion-io联手提高HBase性能
MapR和Fusion-io合作，在运行读取密集型HBase应用的时候，将基于Hadoop的MapR M7大数据平台与Fusion-io ioMemory系统结合起来，实现重要的性能提升。
据MapR称，HBase应用性能通常受到磁盘存储瓶颈的限制。
使用Fusion-io ioMemory，MapR系统的性能提高25倍。
I/O性能的局限性，会使采用HBase开源数据库用于高性能计算任务的速度变慢。
Pentaho添加大数据平台集成能力
业务分析应用开发公司Pentaho，推出了所谓其软件中的“自适应大数据层”，提供与大数据平台集成的能力。
这项新技术将Pentaho与Hadoop发行版连接起来，如Cloudera、Hortonwork、MapR Technologies、Intel、NoSQL数据库Cassandra以及MongoDB。
RainStor升级数据库安全性及搜索能力
RainStor推出了对其数据库软件的重要更新，增强了安全特性，并称这样可以提高Hadoop在安全敏感的客户中的采用，例如政府机构、银行和电信公司。
RainStor数据库中的新安全功能，它本身运行在Hadoo中，包括数据加密、数据掩蔽以及查看、审查跟踪、防篡改、可配置的数据弃置，支持Kerberos、LDAP、Active Directory 以及PAM(Linux的可插拔认证模块)。
据RainStor称，新搜索功能提高数据库的查询性能达到10倍~100倍，能实现更高速的文本搜索。
现在数据库可以搜索数十亿条记录，数PB的数据。
Splunk发布针对Hadoop的数据分析工具
以其实时运作智能软件而为大家熟知的Splunk，推出了Hunk的新测试版本：Splunk Analytics for Hadoop。
Hunk集成了对Hadoop数据进行挖掘、分析和虚拟化的工具。
它采用Splunk针对数据分析的虚拟索引技术，提供了用于提供表格、图形、自定义仪表板和报告的工具。
该软件支持来自Cloudera、Hortonworks以及MapR的主流Hadoop发行版。
Sqrrl发布安全大数据平台
初创公司Sqrrl即将推出Sqrrl Enterprise 1.1，一个用于开发实时分析应用的安全、可扩展平台。
随着该版本的发布，Sqrrl将从有限的发布阶段接入全面供货阶段。
1.1版本还提供了更多基于Apache Accumulo的高级安全工具、增强的分析功能、以及像JSON这样的特性。
新的分析功能包括全文搜索，使用Apache Lucene、SQL、统计以及图形搜索。
Accumulo技术最初是由美国国家安全局开发的，在2011年被分拆出来作为一个开源项目。
Teradata发布针对Hadoop的产品组合
Teradata推出了Teradata Portfolio for Hadoop，一个集硬件平台、软件、咨询服务、培训以及客户支持的产品组合，用于开发和管理Apache Hadoop。
这其中包括Teradata Appliance for Hadoop以及Teradata Aster Big Analytics Appliance 这样的“优质平台”可供选择。
前者加载了Hortonworks的Hadoop发行版、Mellanox Infiniband硬件以及Teradata的BYNET V5软件。
后者包括Aster数据库、SQL-MapReduce 和Apache Hadoop。
Teradata还提供了针对那些希望在戴尔标准服务器上部署Hadoop的Teradata Commodity Configuration for Hadoop产品。
Teradata Software Only for Hadoop是一个软件捆绑产品，针对那些希望使用和配置自己的硬件的企业。
VMware支持Hadoop和大数据工作负载
VMware推出了公共测试版本的VMware vSphere Big Data Extensions，一项将VMware 虚拟化平台扩展支持Apache Hadoop和大数据处理的新特性。
企业客户可以使用新软件开发、运行和管理Apache Hadoop集群，以及其他通用虚拟基础设施上的应用。
这为Hadoop系统带来了虚拟化的好处，包括可扩展性、性能以及弹性，VMware产品管理高级总监Fausto Ibarra这样表示。
VMware vSphere Big Data Extensions源自于VMware的Serengeti开源项目，预计在今年年底全面提供给客户。
WANdisco发布Hadoop新发行版以及HA软件
WANdisco将推出Non-Stop NameNode – WAN Edition，一项新的复制技术，可以让基于Hadoop平台的全局分布式大数据系统实现100%正常运行时间。
该公司已经提供了一个LAN版本的软件。
WANdisco还展示了新版本的WANdisco Distro (WDD 3.6)，基于Apache Hadoop 2.0官网（）上据称支持从Amazon Web Services到私有云的迁移。
WANdisco 还开源了S3 API on Hadoop，让企业能够使用他们的定制应用，而不是Hadoop with
S3HDFS。
WANdisco还将在未来提供对Shark实时分析和Spark内存数据处理技术的支持，作为WANdisco Distro 3.6的附加选择。
Zettaset展示对最新Cloudera及Hortonworks平台的支持
Zettaset的Orchestrator Hadoop集群管理软件现在支持来自Cloudera和Hortonworks的Hadoop发行版。
Cloudera CDH和Hortonworks HDP用户现在可以使用Orchestrator软件自动安全和管理他们的Hadoop基础设施。
Zettaset共同创始人、首席技术官Brian {敏感词}认为，安全和管理Hadoop集群的复杂性阻碍着Hadoop的采用。
Orchestrator软件避免了手动配置的流程，降低Hadoop复杂性，给Hadoop带来企业级可管理性、安全性和可用性。