数据中台试用

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我是一个很棒的数据技术人员，可以和提问者分享一些经验：
事实上，提问者必须理解以下问题。1、你想从学习和个人成长的角度搭建一个自学平台吗？当今的公司需要大型技术进行分析吗？-从学习和个人成长的角度，建议直接按照Hadoop或Spark官方技术安装，建议阅读。英语很重要，因为它涉及到组件的选择。模型，以后的安装、部署、运维，每一个任务都是英文的运行信息和错误信息，包括曾经遇到过的问题的解答，所以即使现在也是一样的。如果一个公司需要进行大规模分析，必须研究以下问题：为什么需要建立大规模分析？解决了什么业务问题？你需要什么样的解释？有多少数据？您需要实时分析吗？BI报告有什么要求吗？-这是一个典型的任务：公司之前使用Oracle或MySQL建立了一个业务数据库，并做了简单的分析，或者购买了一个BI系统，这是由合适的业务数据库系统支持的。现在数据量越来越大，随着增长，需要利用大数据技术进行扩展。
做出声明后，请按以下步骤操作：
1.解决方案的设计：整体解决方案设计时应考虑的因素：有多少数据：几百GB？几十TB？数据存储在哪里：MySQL中？神谕？或者另一个数据库？如何将数据从当前的数据存储系统获取到大型数据库中？如何查看其他存储系统的数据？什么是主题分析：一些简单的提示？是否有多种统计指标需要专门人员关联模式、分组、格式，还是需要建立一个整体的数据仓库？是否需要BI报表：业务人员是否有BI操作能力，或者团队组成是否比较简单，不需要前端后端人员投入，因此使用BI比较方便，是真实的。需要时间？
2.零件选型，完成架构设计后，需要进行零件选型。这个时候有更有经验的建筑师参与到项目中。选型包括：计算引擎：Hadoop、Spark、Tez...实时计算引擎：Storm、Flink、Samza、SparkStreaming...BI软件：Tableau、QlikView、帆软...
3.安装安装，完成选择后就可以安装了，这部分其实很简单，直接按照各个组件安装的要求来安装即可。
4.另一种选择：使用商业软件。如果企业需要构建大型平台，另一个选择是使用商业数据库平台。市场上有很多成熟的商用大板，包括Cloudera、Starring、华为、亚信等，都有相应的产品线。MacropusCloud作为行业巨头，拥有优秀的大卡平台。产品：数据堆栈。主要特点如下：
1、一站式。一站式数据产品开发体系，努力满足数据中心服务建设过程中多样化、复杂的需求。一个强有力的协议。它支持一个拥有更多计算设备的院子、更多的团队在路上前进。
3.开箱即用。借助开箱即用的图形用户界面，您可以快速上手。
4、性价比高。中等建设数据，满足中小企业和项目的需求，降低成本。