1、个完整的大数据平台应该提供离线计算即席查询实时计算实时查询这几个方面的功能hadoopsparkstorm 无论哪一个，单独不可能完成上面的所有功能hadoop+spark+hive是一个很不错的选择hadoop的HDFS毋庸置疑是分布式文件系统的解决方案，解决存储问题hadoop mapreducehivespark applicationspark。

2、大数据的学习需要掌握以下技术Hadoopsparkstorm等核心技术基础的技术包含数据的采集数据预处理分布式存储NoSQL数据库数据仓库机器学习并行计算可视化等各种技术范畴和不同的技术层面首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为几个方面数据采集与预处理数据存储数据清洗数据。

3、虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗无非是数据获取数据存储数据管理数据计算数据分析数据展示等几个方面而SASRSPSSpythonexcel是被提到频率最高的数据分析工具Python Python，是一种面向对象解释型计算机程序设计语言Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库它。

4、大数据涵盖了如此广泛的知识领域，熟悉hadoop及相关组件，如HiveZookeeperFlumeKafkaStormSparkYarnImpala等也是必不可少的同时，了解搜索引擎等大数据框架，以及KafkaFlumeELK等数据收集处理技术也是非常关键的#xF393参加专业的大数据培训想要快速掌握大数据技能，参加专业的大数据培训无疑是最明智的选择在。

5、大数据分析工具有R编程R编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析科学计算数据可视化等R编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作大数据分析工具好用的有以下几个，分别是ExcelBI工具PythonSmartbiBokehStormPlotly等Excel。

6、10Storm Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性11Zookeeper Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者12Hbase Hbase是一个Nosql数据库，是高可靠面向列的可伸缩的分布式的数据库13Kafka kafka是一个。

7、3如何搭建大数据平台 建设一个大数据平台不是一朝一夕能完成的，不是下载安装几个开源组件那么简单涉及到技术层面如何进行系统架构设计集群资源如何评估需要哪些组件HadoopSparkTezStormFlink，这些组件有什么区别它们之间如何有机的组合起来团队层面现有的技术团队配比如何有没有。