按照数据的处理流程分为数据采集、数据存储、数据提取、数据 。以下是链家网的案例，采用Hadoop集群搭建BI和报表平台，采用业务员自助分析和数据 挖掘，数据 分析人员借用 ， 如何分析“Da数据Da-3分析PredictiveAnalyticCapabilities”数据/12334的五个基本方面？-2/工作人员对数据比较了解 ， 而预测型分析工作人员可以根据可视化分析和数据制作分析工作人员 。
1、Hadoop与分布式 数据处理SparkVSHadoop有哪些异同点1，解题水平不同 。首先 ， Hadoop和ApacheSpark都是大数据框架，只是各自的用途不同 。Hadoop本质上是一个分布式数据基础设施:它将庞大的数据 set分布到由普通计算机组成的集群中的多个节点上进行存储 ， 这意味着你不需要购买和维护昂贵的服务器硬件 。同时，Hadoop还会对这些数据进行索引和跟踪，让大数据处理和分析的效率达到前所未有的高度 。
2.两者可以结合，也可以分离 。Hadoop不仅提供了HDFS分布式数据的存储功能，还提供了数据的处理功能，称为MapReduce 。所以这里我们可以完全抛弃Spark，使用Hadoop自带的MapReduce来完成数据的处理 。相反，Spark不必依附于Hadoop才能生存 。但如上所述，它毕竟不提供文件管理系统 ， 所以必须与其他分布式文件系统集成才能运行 。
2、公司级大 数据处理平台的构建需要做哪些准备?根据数据的处理流程，分为数据采集、数据存储、数据提取和数据 。以下是链家网的案例，采用Hadoop集群搭建BI和报表平台，采用业务员自助分析和数据 挖掘，数据 分析人员借用 。另外，更多传统企业对Da 数据平台的应用也是基于上述流程 。举一个大型数据平台建设的案例，是国家级的研究机构 。大数据平台的建立主要是收集市场数据，并发布全国调研报告，辅助市场决策 。
【数据挖掘 群集分析】第一步是数据的集成，集成了多源多类型数据并实现了数据的共享 。目前以sailsoft报表FineReport作为数据处理工具，以SQLServer作为数据 repository存储平台，整合信息中心的常用业务数据，包括价格、进出口、资产负债表 。第二步是抓取处理数据和分析并自动生成一系列产品报表，达到解放生产力的目的 。将业务人员从收集、整理、加工的体力劳动中解放出来数据并专注于市场深度分析研究和模型建立 。
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