如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)？隨著各類(lèi)企業(yè)的不斷發(fā)展，企業(yè)數(shù)據(jù)量不斷增加。企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壓力也越來(lái)越大。利用數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力已成為各企業(yè)信息化建設(shè)的核心。數(shù)據(jù)分析，我認(rèn)為它的意義是從數(shù)據(jù)中提取信息，創(chuàng)

如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)？

隨著各類(lèi)企業(yè)的不斷發(fā)展，企業(yè)數(shù)據(jù)量不斷增加。企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壓力也越來(lái)越大。利用數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力已成為各企業(yè)信息化建設(shè)的核心。數(shù)據(jù)分析，我認(rèn)為它的意義是從數(shù)據(jù)中提取信息，創(chuàng)造價(jià)值。因?yàn)閿?shù)據(jù)本身的價(jià)值無(wú)法直接可見(jiàn)，而通過(guò)各種數(shù)據(jù)的計(jì)算和分析，人們無(wú)法關(guān)注從數(shù)據(jù)中提取的信息，創(chuàng)造價(jià)值。那么如何構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)呢？我認(rèn)為應(yīng)該從以下幾個(gè)方面明確數(shù)據(jù)分析的價(jià)值：通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，可以快速發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者需求的變化和市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)，從而幫助企業(yè)及時(shí)做出正確的決策，從而使企業(yè)在未來(lái)具有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力和持續(xù)創(chuàng)新能力市場(chǎng)。

有一個(gè)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。當(dāng)今的it信息系統(tǒng)都在不斷的建設(shè)中，在數(shù)據(jù)分析中，我們需要對(duì)來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這些數(shù)據(jù)源可以是內(nèi)部日志數(shù)據(jù)，也可以是來(lái)自其他接口的數(shù)據(jù)等等

滿足企業(yè)需求的各種數(shù)據(jù)都是從數(shù)據(jù)源中收集的。在驗(yàn)證、清理并轉(zhuǎn)換為所需格式之后，它們被存儲(chǔ)在適當(dāng)?shù)某志么鎯?chǔ)層中。

不同分析算法處理的結(jié)果可視化。從預(yù)計(jì)算和匯總的結(jié)果數(shù)據(jù)中讀取數(shù)據(jù)，并以友好的界面或表格形式顯示，方便非專(zhuān)業(yè)人員了解數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)如何做？

雖然我做報(bào)表和Bi，但是報(bào)表和Bi的效果比較好，底層的數(shù)據(jù)非常重要，數(shù)據(jù)架構(gòu)也非常重要，這就不可避免的涉及到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

讓我們先放一些圖片：

如果你想建立一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，你必須知道：

1。什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

2。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)有什么區(qū)別。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有什么區(qū)別

4。什么是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)

5。怎么做

這些問(wèn)題在上圖中都是抽象的。解釋哪些問(wèn)題需要弄清楚需要花很長(zhǎng)時(shí)間，我在以前的文章中已經(jīng)寫(xiě)過(guò)了。你可以去看看。

目前在用VUE做一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，上面有個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化展示，如何才能做到不頁(yè)面刷新使頁(yè)面數(shù)據(jù)變化？

當(dāng)你這樣描述它的時(shí)候，你首先想到的是Ajax

雖然你還沒(méi)有使用Vue，但是文檔中肯定有類(lèi)似的工具

說(shuō)到大屏幕實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化方案，我想到了一個(gè)實(shí)際的例子作為參考。

我不知道受試者是否注意到了。在奧運(yùn)日公跑當(dāng)天，阿里云宣稱，用數(shù)據(jù)可視化引擎datav，只花了幾個(gè)小時(shí)就為大多數(shù)公跑者搭建了一個(gè)公共平臺(tái)。以上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示了公共運(yùn)行中參與者的實(shí)時(shí)步驟總數(shù)。通過(guò)挑戰(zhàn)6.23億步，幫助熱愛(ài)運(yùn)動(dòng)的孩子實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想。

datav是一個(gè)簡(jiǎn)單的拖放可視化工具，可以通過(guò)拖放操作完成數(shù)據(jù)分析。同時(shí)，datav還可以提供豐富的可視化模板，最能滿足各種業(yè)務(wù)的展示需求，如會(huì)議展覽、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、地理信息分析等！此外，可視化界面設(shè)計(jì)還具有很強(qiáng)的科技感，充滿動(dòng)態(tài)感，它對(duì)用戶有很強(qiáng)的吸引眼球的效果，更不用說(shuō)大屏幕的設(shè)計(jì)了?？傊昝赖卦忈屃耸裁词菍?shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)顯示。

以每年的雙11為例。天貓直播的雙11記錄是大屏幕上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的顯示

！交易數(shù)據(jù)每分鐘的變化都是清晰的、實(shí)時(shí)的。自2012年以來(lái)，Datav一直為天貓雙11媒體數(shù)據(jù)屏幕提供服務(wù)。去年的雙11甚至支持每秒32.5萬(wàn)個(gè)事務(wù)的實(shí)時(shí)顯示，這足以看出datav的威力。

此外，datav還被應(yīng)用到ET城市大腦的大數(shù)據(jù)屏幕上，因?yàn)樗箶?shù)以百萬(wàn)計(jì)的建筑物和街道數(shù)字化和記錄。

想必，提問(wèn)者也了解datav的優(yōu)點(diǎn)。首先，它可以支持大量的數(shù)據(jù)。第二，可以很快建成。而且，就連小白也很在行。我建議提問(wèn)者試一試。

有哪些大屏幕實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化方案？

我參與了一個(gè)行業(yè)門(mén)戶的設(shè)計(jì)。我覺(jué)得我已經(jīng)解決了大型網(wǎng)站面臨的一系列問(wèn)題和挑戰(zhàn)，比如高并發(fā)訪問(wèn)、海量數(shù)據(jù)處理、高可靠性運(yùn)行等等。在實(shí)踐中，我提出了許多解決方案來(lái)實(shí)現(xiàn)各種技術(shù)架構(gòu)目標(biāo)，例如高性能、高可用性、可伸縮性、可伸縮性和安全性。這些解決方案被更多的網(wǎng)站反復(fù)使用，從而逐漸形成了大規(guī)模的網(wǎng)站架構(gòu)模式。分布式應(yīng)用和服務(wù)：除了提高網(wǎng)站性能和并發(fā)性，加快開(kāi)發(fā)和發(fā)布速度，減少數(shù)據(jù)庫(kù)連接資源消耗之外，分層、分段的應(yīng)用和服務(wù)模塊的分布式部署還可以使不同的應(yīng)用重用公共服務(wù)，方便業(yè)務(wù)功能擴(kuò)展。

2. 分布式靜態(tài)資源：JS、CSS、logo、image等網(wǎng)站靜態(tài)資源獨(dú)立部署、分布式，采用獨(dú)立域名，通常稱為動(dòng)靜分離。靜態(tài)資源分布式部署可以降低應(yīng)用服務(wù)器的負(fù)載壓力；通過(guò)使用獨(dú)立域名加快瀏覽器的并發(fā)加載；由負(fù)責(zé)用戶體驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)和維護(hù)，有利于網(wǎng)站的分工與合作，使不同的用戶體驗(yàn)不一樣工作類(lèi)型可以是專(zhuān)門(mén)的。

3. 分布式數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)：大型網(wǎng)站需要以P為單位處理海量數(shù)據(jù)，單臺(tái)計(jì)算機(jī)無(wú)法提供如此大的存儲(chǔ)空間，這些數(shù)據(jù)需要分布式存儲(chǔ)。除了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的分布式部署外，各種面向網(wǎng)站應(yīng)用的NoSQL產(chǎn)品也都是分布式的。

4. 分布式計(jì)算：嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，應(yīng)用程序、服務(wù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理都是計(jì)算。除了這些在線業(yè)務(wù)，網(wǎng)站還有大量用戶沒(méi)有直觀感受的后端業(yè)務(wù)需要處理，包括搜索引擎的索引構(gòu)建、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)等，這些服務(wù)的計(jì)算規(guī)模非常大。目前，Hadoop及其MapReduce分布式計(jì)算框架廣泛應(yīng)用于此類(lèi)批量計(jì)算的網(wǎng)站，其特點(diǎn)是移動(dòng)計(jì)算而不是移動(dòng)數(shù)據(jù)。將計(jì)算程序分發(fā)到數(shù)據(jù)所在的位置，加快了計(jì)算和分布式計(jì)算的速度。

總之，分布式設(shè)計(jì)思想很多，比如支持在線服務(wù)器配置實(shí)時(shí)更新的分布式配置，在分布式環(huán)境下實(shí)現(xiàn)并發(fā)和協(xié)作的分布式鎖，支持云存儲(chǔ)的分布式文件系統(tǒng)。