怎么搭建大数据分析平台数据分析平台就是将公司所有的数据进行进行收集整理，包括系统数据、业务数据等，在统一的数据框架下实现对数据的挖掘和分析，最后通过可视化的手段进行数据展示 。
1、通常来说 ， 企业内部的运营和业务系统每天会积累下大量历史数据，一些企业最多是对一些零散的数据进行浅层次的分析，真正的海量数据其实并没有得到真正有效的分析利用 。
2、同时，随着系统的不断增加和积累，沉淀在系统深处的数据也更加难以提取和整合，后期的报表展示和可视化分析也就成了空壳应用 。
3、一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力 。
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如何创建一个大数据平台所谓的大数据平台不是独立存在的 ， 比如百度是依赖搜索引擎获得大数据并开展业务的，阿里是通过电子商务交易获得大数据并开展业务的，腾讯是通过社交获得大数据并开始业务的，所以说大数据平台不是独立存在的 ， 重点是如何搜集和沉淀数据，如何分析数据并挖掘数据的价值 。
我可能还不够资格回答这个问题，没有经历过一个公司大数据平台从无到有到复杂的过程 。不过说说看法吧，也算是梳理一下想法找找喷 。
这是个需求驱动的过程 。
曾经听过spotify的分享 ， 印象很深的是，他们分享说，他们的hadoop集群第一次故障是因为，机器放在靠窗的地方，太阳晒了当机了（笑） 。从简单的没有机房放在自家窗前的集群到一直到现在复杂的数据平台，这是一个不断演进的过程 。
对小公司来说，大概自己找一两台机器架个集群算算，也算是大数据平台了 。在初创阶段，数据量会很小 ， 不需要多大的规模 。这时候组件选择也很随意，Hadoop一套，任务调度用脚本或者轻量的框架比如luigi之类的，数据分析可能hive还不如导入RMDB快 。监控和部署也许都没时间整理 ， 用脚本或者轻量的监控，大约是没有ganglia、nagios，puppet什么的 。这个阶段也许算是技术积累，用传统手段还是真大数据平台都是两可的事情 ， 但是为了今后的扩展性，这时候上Hadoop也许是不错的选择 。
当进入高速发展期，也许扩容会跟不上计划，不少公司可能会迁移平台到云上，比如AWS阿里云什么的 。小规模高速发展的平台 ， 这种方式应该是经济实惠的，省了运维和管理的成本，扩容比较省心 。要解决的是选择平台本身提供的服务 ， 计算成本，打通数据出入的通道 。整个数据平台本身如果走这条路，可能就已经基本成型了 。走这条路的比较有名的应该是netflix 。
也有一个阶段，你发现云服务的费用太高，虽然省了你很多事，但是花钱嗖嗖的 。几个老板一合计 ， 再玩下去下个月工资发布出来了 。然后无奈之下公司开始往私有集群迁移 。这时候你大概需要一群靠谱的运维，帮你监管机器，之前两三台机器登录上去看看状态换个磁盘什么的也许就不可能了，你面对的是成百上千台主机，有些关键服务必须保证稳定，有些是数据节点，磁盘三天两头损耗，网络可能被压得不堪重负 。你需要一个靠谱的人设计网络布局，设计运维规范，架设监控，值班团队走起7*24小时随时准备出台 。然后上面再有平台组真的大数据平台走起 。
然后是选型，如果有技术实力，可以直接用社区的一整套，自己管起来 ， 监控部署什么的自己走起 。这个阶段部署监控和用户管理什么的都不可能像两三个节点那样人肉搞了，配置管理，部署管理都需要专门的平台和组件；定期Review用户的作业和使用情况 ， 决定是否扩容，清理数据等等 。否则等机器和业务进一步增加，团队可能会死的很惨，疲于奔命 ， 每天事故不断，进入恶性循环 。
当然有金钱实力的大户可以找Cloudera，Hortonworks ， 国内可以找华为星环，会省不少事，适合非互联网土豪 。当然互联网公司也有用这些东西的，比如Ebay 。
接下去你可能需要一些重量的组件帮你做一些事情 。
比如你的数据接入 ， 之前可能找个定时脚本或者爬log发包找个服务器接收写入HDFS，现在可能不行了，这些大概没有高性能，没有异常保障，你需要更强壮的解决方案 ， 比如Flume之类的 。
你的业务不断壮大，老板需要看的报表越来越多，需要训练的数据也需要清洗 ， 你就需要任务调度，比如oozie或者azkaban之类的 ， 这些系统帮你管理关键任务的调度和监控 。
数据分析人员的数据大概可能渐渐从RDBMS搬迁到集群了，因为传统数据库已经完全hold不住了 ， 但他们不会写代码，所以你上马了Hive 。然后很多用户用了Hive觉得太慢，你就又上马交互分析系统，比如Presto，Impala或者SparkSQL 。
你的数据科学家需要写ML代码，他们跟你说你需要Mahout或者Spark MLLib，于是你也部署了这些 。
至此可能数据平台已经是工程师的日常工作场所了，大多数业务都会迁移过来 。这时候你可能面临很多不同的问题 。
比如各个业务线数据各种数据表多的一塌糊涂，不管是你还是写数据的人大概都不知道数据从哪儿来，接下去到哪儿去 。你就自己搞了一套元数据管理的系统 。
你分析性能，发现你们的数据都是上百Column，各种复杂的Query，裸存的Text格式即便压缩了也还是慢的要死 ， 于是你主推用户都使用列存，Parquet，ORC之类的 。
又或者你发现你们的ETL很长 ， 中间生成好多临时数据，于是你下狠心把pipeline改写成Spark了 。
再接下来也许你会想到花时间去维护一个门户 ， 把这些零散的组件都整合到一起，提供统一的用户体验，比如一键就能把数据从数据库chua一下拉到HDFS导入Hive，也能一键就chua一下再搞回去；点几下就能设定一个定时任务，每天跑了给老板自动推送报表；或者点一下就能起一个Storm的topology；或者界面上写几个Query就能查询Hbase的数据 。这时候你的数据平台算是成型了 。
当然 ， 磕磕碰碰免不了 。每天你都有新的问题和挑战，否则你就要失业了不是？
你发现社区不断在解决你遇到过的问题，于是你们架构师每天分出很多时间去看社区的进展，有了什么新工具，有什么公司发布了什么项目解决了什么问题，兴许你就能用上 。
上了这些乱七八糟的东西，你以为就安生了？Hadoop平台的一个大特点就是坑多 。尤其是新做的功能新起的项目 。对于平台组的人 ， 老板如果知道这是天然坑多的平台，那他也许会很高兴 ， 因为跟进社区，帮忙修bug，一起互动其实是很提升公司影响力的实情 。当然如果老板不理解，你就自求多福吧，招几个老司机，出了问题能马上带路才是正道 。当然团队的技术积累不能不跟上，因为数据平台还是乱世，三天不跟进你就不知道世界是什么样了 。任何一个新技术，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的 。如果是关键业务换技术，那需要小心再小心，技术主管也要有足够的积累，能够驾驭 ， 知道收益和风险 。
企业的大数据分析平台应该如何构建搭建大数据分析平台，看清重点 ， 是搭建分析平台，其次分析的事数据 。如果想完成这件事情，主要有4个方面:
①确认数据分析方向 。比如是分析社交数据，还是电商数据，亦或者是视频数据 ， 或者搜索数据 。
②确认数据来源 。比如来自腾讯，来自百度 ， 来自阿里巴巴 ， 来自实体店 。
③数据分析师，去分析你获取的数据 。
④拥有需要数据分析结果的客户 。没有客户 ， 你是不可能存在的，因为你没有活下去的可能性 ， 你没有钱，一切就白搭了 。
那么如何设计符合企业实情并能解决实际问题的数据分析平台呢？
1. 平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解 ， 知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义 。
2. 平台的设计需要根据业务的要求设计符合使用者需要的内容，产品要有层级和结构 。因为领导和业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样 。领导往往需要一些能帮助把握大方向的关键指标，并且希望知道这些指标之后的问题是什么？原因是什么？所以给领导设计的报表需要直观易懂，并且能够基于这些指标的一场定位到问题 。而业务人员更在乎业务的执行，关注的数据往往粒度很细 ， 需要知道各项指标的明细 。
3. 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 。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据分析平台的数据质量 。
4. 工具选型上，有报表平台、BI 。报表平台适合构建基础的规范化的数据分析平台，从明细报表（表格类）的 ， 项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析 ， 文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理 。大数据分析的工具选型可以参考成都加米谷大数据培训机构的技术分享文章 。
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