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简述大数据平台的处理流程
1、简述大数据平台的处理流程内容如下：数据采集：在数据采集方面，需要考虑不同来源的数据格式和协议，并采用合适的技术将其从源头获取。
2、大数据处理的六个流程包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用。其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。
3、大数据处理流程如下：数据采集：收集各种数据来源的数据，包括传感器数据、日志文件、社交媒体数据、交易记录等。数据采集可以通过各种方式进行，如API接口、爬虫、传感器设备等。
4、大数据处理流程可以概括为四步：收集数据。原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。数据存储。
公司级大数据处理平台的构建需要做哪些准备?
1、第一步是数据整合，对多源多类型的数据进行整合，实现数据共享。目前以帆软报表FineReport为数据处理工具，以SQLServer为数据库存储平台，整合信息中心常用业务数据，常用的业务数据包括价格、进出口以及平衡表等。
2、数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据分析平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。
3、一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。结果可视化及输出API。
4、理解企业的数据处理需求 数据库到数据仓库，是事务型数据到分析型数据的转变，分析型数据需要包括的是：分析的主题、数据的维度和层次，以及数据的历史变化等等。
5、大数据平台的搭建步骤：linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。
6、企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。
etl是什么
1、ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。
2、ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。从数据源中提取（E）数据，然后经过各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。
3、ETL是数据仓库技术的简称。ETL常用于工程认证。ETL是北美最具活力的安全认证标志，它可以追溯到1896年托马斯爱迪生建立的电气测试实验室。它在北美广受欢迎和认可。
4、ETL是北美最具活力的安全认证标志。ETL历史可追溯到1896年托马斯·爱迪生创建的电气测试实验室，在北美具有广泛的知名度和认可度。
大数据工程师(ETL)面试系列(1)
1、大数据工程师首先是一个系统工程师，也是一个软件工程师。
2、(1)Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。(2)Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。(3)Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。
3、面试过程是一次高效的交流 首先，我觉得面试官有责任保证面试过程是一次高效的交流。
4、理论知识(概率统计、概率分析等)掌握与数据分析相关的算法是算法工程师必备的能力，如果你面试的是和算法相关的工作，那么面试官一定会问你和算法相关的问题。
5、掌握至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DBMysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理。熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作。
请问有免费的大数据分析平台吗
1、RapidMiner 是分析师集成数据准备、机器学习、预测模型部署等的领先平台之一。它是最好的免费大数据分析工具，可用于数据分析和文本挖掘。它是最强大的工具，具有用于分析过程设计的一流图形用户界面。
2、Google BigQuery： 一款全托管的云数据仓库，可以用于存储和分析大规模数据集。 Amazon Web Services： 亚马逊提供的用于存储、处理和分析大规模数据的云平台。
3、满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
4、大数据分析工具，严格地说，没有免费的。但像你的数据，可能用wps表格或者excel就能做。wps个人版是免费的，企业版也是要付费的。excel正版也是要购买的。
5、Tableau：AI，大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案 Tableau是大数据可视化的市场领导者之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。