数据时代：知道大数据解决方案的类型很重要!

现在企业想要发展，与时俱进，就要知道当下的现状是如何的，只有全面了解，才能将企业发展壮大，甚至开拓国外市场。那怎么才能知道现状如何？这就需要数据来进行支撑，所以我们今天就来聊聊“大数据解决方案”。

大数据处理过程

1. 采集：大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 导入/预处理：虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。

3. 统计/分析：统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。

4. 挖掘：与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。

大数据解决方案有哪些类型？

一、Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

四、Apache Drill。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

五、RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

六、Pentaho BI。Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。

大数据中心解决方案的特点

1.可靠性：具备工业级特性，包括抗电磁兼容、宽温操作、毫秒级网络恢复，可在严苛环境中工作。

2.灵活性：拥有多种安装选项，支持用户友好功能，包括简单的控制逻辑和以太网级联。

3.简易性：支持协议转换，统一数据采集，轻松实现各种工业设备的数据传输及通讯。

大数据解决方案在现如今这个时代是很重要的，我们只有了解数据解决方案的类型，了解其特点是什么，找到适合自身企业的解决方案，进行数据采集、分析，才能挖掘出想要的信息。因此，在信息化时代，想要拓展企业发展，就不能忽视大数据解决方案。如果您这边经常需要进行PDF格式文件的阅读，那就下载福昕阅读器，让阅读不再枯燥，还能享受强大的功能，让你体验不一样的pdf。