简介：本文的首席执行官注释将介绍您使用大数据平台的哪些相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
目前，行业中的分析软件通常是两个用于数据可视化的独立产品（例如Tableau）和数据挖掘分析（例如Rapidminner），这导致业务分析过程的分离，这不利于内部协作，数据值传输和共享。
建议使用Tempo大数据分析平台，该平台提出了一个集成的产品概念，该概念将形成一个统一的视觉分析和采矿分析平台，以形成一个统一的平台，使用户可以完成完整，复杂且全面的业务分析过程基于工具。
节奏大数据分析平台通过统一的数据导入，多个分析方法和统一的结果显示，已经完成了数据源，分析方法和分析结果的整合。视觉分析和采矿分析的高度集成，有效地解决了碎片的问题。工具，更好地实现内部协作和数据价值共享和传输。
Xinghuan技术
在大数据时代，星信息技术主要参与核心平台数据库软件的研究和开发和服务。它被Gartner列为主流的Hadoop分销制造商。ITS产品TransWarp Data Hub提供了高速SQL引擎TransWarp Intraptor，NOSQL搜索引擎TransWarp倍增器，流处理引擎Transwarp流和数据挖掘组件TransWarp Discover。
帆船软件
帆船软件从报告软件FinerePort开始。现在，它已成为报告领域的权威人员，并具有10年的企业数据分析经验。Finebi，稍后发布的企业智能自助BI工具，提供了对大数据的可视化分析，包括Hadoop，分布式数据库和多个分布式数据库，并提供- 维数据库；医学，制造，电信，制造业，化学工业和其他行业具有成熟的工业解决方案。
数据可视化
冰雹
数字冰雹主要数据可视化业务提供了整合设计，程序开发和硬件集成的解决方案。它被广泛用于航空战场，智能城市，网络安全，企业管理，工业监测和其他领域的领域。
海云数据
Haiyun数据产品-TUYI可以在用户内部系统中集成大量的结构化和非结构化数据。就实际数据源而言，该行业的大数据进行了分析多维视觉分析。目前，它主要用于公共安全，航空，快速移动，制造，财务，医疗保健，信息安全和其他领域。
星图数据
Star Map Data是一家互联网大数据服务公司计算处理技术。
用户行为/精确营销分析类别
大数据技术使用户可以在Internet上获得准确的定位，从而完善营销解决方案和快速迭代。该领域的制造商包括Grownio，Divide数据。
Grownio
Grownio基于Internet的用户行为数据分析产品。它没有掩埋的数据收集技术。它可以通过网页或应用程序的浏览轨迹进行真实的用户行为数据分析，单击记录和鼠标滑动轨迹以优化用户行为数据分析。产品经验，实现精益操作。
数据数据
与Grownio类似，它也基于用户网络行为并收集数据以进行分析。技术提供了一个开放查询API和一个完整的SQL接口，同时，它与MapReduce和Spark，Spark，以及Spark，以及Spark，以及Spark，以及Spark，以及Spark，以及Spark和Spark，以及随时以最有效的方式访问干净和标准化的数据。
分析服务
提供公众舆论分析的是Baidu统计数据，Pinyou Interactive，会说话数据，友谊，中国科学和技术数据等。
百度统计
BAIDU Statistics是一种专业的网站流量分析工具，类似于GA，提供了免费的流量分析，来源分析，网站分析和其他统计分析服务。它可以告诉用户如何查找和浏览用户的网站，并在网站上进行此操作以在网站上进行操作，以改善用户网站上访问者的体验。
说话数据
TalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。它的产品和服务涵盖了各种目标产品和服务，例如移动应用程序数据统计，移动广告监控，手机游戏运营，公共数据查询和全面数据管理。银行，互联网和电子商务行业的广泛数据服务。
朋友联盟+
第三大数据服务提供商，通过各种设备数据，例如PC，手机，传感器和无线路由器来创建全局数据平台。提供完整的 - 企业链数据应用程序解决方案，包括基本统计，操作分析，分析，运行数据决策 - 制作和数据业务，以帮助企业实现数据操作和管理。
1.凤凰
简介：这是一个Java中间层，允许开发人员在Apache HBase.phoenix上执行SQL查询。Phoenix完全用Java编写，该代码位于GitHub上，并且提供了一个嵌入JDBC驱动程序的客户端。
Phoenix查询引擎将将SQL查询转换为一个或多个HBASE扫描，并安排执行以生成标准的JDBC结果集。使用HBASE API，协作处理器和自定义过滤器。对于简单的查询，其性能和能量水平是毫秒。对于数百万行，它们的性能水平为秒。
2.毒刺
简介：原始称为Tez，下一代Hive，Hortonworks LED开发以及在纱线上运行的DAG计算框架。
在某些测试下，Stinger可以提高大约10次的性能，同时允许Hive支持更多的SQL。主要优点包括：
o让用户在Hadoop上获得更多的查询匹配。这包括类似于Over的分析功能，该功能支持Where查询，因此Hive样式系统更符合SQL模型。
E优化了Hive请求执行计划，优化后的请求时间减少了90％。更改了Hive执行引擎以增加单个Hive任务的第二处理记录数量。
区在Hive社区中引入新的列文件格式（例如ORC文件），以提供一种更现代，高效和高性能的方式来存储Hive数据。
普雷斯托
简介：Facebook的开源数据查询引擎PRESTO可以快速与250pb数据互动。该项目开始于2012年秋季开发。目前，该项目已在1,000多名Facebook员工中使用，运行了30,000多个查询，并且Facebook的每日数据声称，Presto比Hive和Map*减少了10倍以上。
Presto目前支持大多数ANSI SQL特殊效果，包括关节查询，左右连接，子问题以及一些聚合和计算功能；支持类似的计数（不同的计数），等等。
结论：以上是主要CTO的全部内容，请注意使用哪个大数据平台。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。