正文

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-08 12:46:14 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 64

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于海量大數(shù)據(jù)公司的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

開(kāi)始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫(xiě)出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁(yè)版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，如需了解SEO相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打電話175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)概念股有哪些？大數(shù)據(jù)概念上市公司名單
2、國(guó)內(nèi)比較好的大數(shù)據(jù) 公司有哪些
3、大型數(shù)據(jù)分析公司有哪些？
4、國(guó)內(nèi)有哪些大數(shù)據(jù)公司

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

一、大數(shù)據(jù)概念股有哪些？大數(shù)據(jù)概念上市公司名單

大數(shù)據(jù)概念股 : 就主題投資而言,"大數(shù)據(jù)"概念有望成為具有較強(qiáng)沖擊力的新主題,大數(shù)據(jù)概念實(shí)際上是從海量數(shù)據(jù)有效利用的角度對(duì)云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等概念的綜合,更加準(zhǔn)確地抓住了云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì),以數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)中心建設(shè)與運(yùn)維為主要業(yè)務(wù)的公司是最為貼切的投資標(biāo)的。 "大數(shù)據(jù)"產(chǎn)業(yè)鏈條包含了從數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)展示等多個(gè)環(huán)節(jié)。完整的生態(tài)系統(tǒng)還應(yīng)當(dāng)包括大數(shù)據(jù)處理結(jié)果的應(yīng)用。 "大數(shù)據(jù)"時(shí)代更多的商機(jī)來(lái)自于應(yīng)用,我們認(rèn)為國(guó)內(nèi)企業(yè)有機(jī)會(huì)獲得較大的發(fā)展空間。與大數(shù)據(jù)相關(guān)的投資標(biāo)的有以下幾類。第一類是與海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理相關(guān)的公司,關(guān)注拓爾思、美亞柏科、恒泰艾普、潛能恒信、天澤信息。第二類是與數(shù)據(jù)中心建設(shè)與運(yùn)營(yíng)維護(hù)相關(guān)的公司,包括榮之聯(lián)、天璣科技、銀信科技。第三類是與視頻化應(yīng)用相關(guān)的公司,包括視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)為主的海康威視、大華股份、威創(chuàng)股份、華平股份。第四類是與智能化和人機(jī)交互概念相關(guān)的公司,關(guān)注科大訊飛、用友軟件、東方國(guó)信等。 (南方股票頻道)

二、國(guó)內(nèi)比較好的大數(shù)據(jù) 公司有哪些

“大數(shù)據(jù)”近幾年來(lái)可謂蓬勃發(fā)展，它不僅是企業(yè)趨勢(shì)，也是一個(gè)改變了人類生活的技術(shù)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對(duì)行業(yè)用戶的重要性也日益突出。掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進(jìn)行智能化決策，已成為企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。因此，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局，并重新定義自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

國(guó)內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司依舊分為兩類：一類是現(xiàn)在已經(jīng)有獲取大數(shù)據(jù)能力的公司，如百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及華為、浪潮、中興等國(guó)內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)，做大數(shù)據(jù)致店一叭柒叁耳領(lǐng)一泗貳五零，涵蓋了數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域;另一類則是初創(chuàng)的大數(shù)據(jù)公司，他們依賴于大數(shù)據(jù)工具，針對(duì)市場(chǎng)需求，為市場(chǎng)帶來(lái)創(chuàng)新方案并推動(dòng)技術(shù)發(fā)展。其中大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用還是需要第三方公司提供服務(wù)。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

越來(lái)越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖耍瑢?duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的產(chǎn)品有哪些比較倍受青睞呢?

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

而在這里面，最耀眼的明星當(dāng)屬Hadoop，Hadoop已被公認(rèn)為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，最重要的還是對(duì)于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價(jià)值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來(lái)看看以下十大企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)分析利器吧。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

隨著數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，我們正被各種數(shù)據(jù)包圍著。正確利用大數(shù)據(jù)將給人們帶來(lái)極大的便利，但與此同時(shí)也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了技術(shù)的挑戰(zhàn)，雖然我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，但是“大數(shù)據(jù)”技術(shù)還仍處于起步階段，進(jìn)一步地開(kāi)發(fā)以完善大數(shù)據(jù)分析技術(shù)仍舊是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

在當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，尤其以企業(yè)為主，企業(yè)成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主體。大數(shù)據(jù)真能改變企業(yè)的運(yùn)作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業(yè)開(kāi)始利用大數(shù)據(jù)，我們每天都會(huì)看到大數(shù)據(jù)新的奇妙的應(yīng)用，幫助人們真正從中獲益。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫(yī)療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業(yè)。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)單明了。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)

學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如

果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

3. 預(yù)測(cè)性分析

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

4. 語(yǔ)義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。 大數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

大數(shù)據(jù)的技術(shù)

數(shù)據(jù)采集： ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)存?。?關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

數(shù)據(jù)處理：

自然語(yǔ)言處理(NLP，Natural Language

Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解也稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。

統(tǒng)計(jì)分析：

假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、

卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、

因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

數(shù)據(jù)挖掘：

分類（Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity

grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and

Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測(cè) ：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

大數(shù)據(jù)的處理

1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的

數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除

此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶

來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間

進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這

些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使

用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通

的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于

MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘

與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)

據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并

且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

三、大型數(shù)據(jù)分析公司有哪些？

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）國(guó)內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司依舊分為兩類：一類是現(xiàn)在已經(jīng)有獲取大數(shù)據(jù)能力的公司，如開(kāi)運(yùn)聯(lián)合，百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及華為、浪潮、中興等國(guó)內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)，做大數(shù)據(jù)致店一叭柒叁耳領(lǐng)一泗貳五零，涵蓋了數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域;另一類則是初創(chuàng)的大數(shù)據(jù)公司，他們依賴于大數(shù)據(jù)工具，針對(duì)市場(chǎng)需求，為市場(chǎng)帶來(lái)創(chuàng)新方案并推動(dòng)技術(shù)發(fā)展。其中大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用還是需要第三方公司提供服務(wù)。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

越來(lái)越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖?，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的產(chǎn)品有哪些比較倍受青睞呢?

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

可視化分析

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法

果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

3. 預(yù)測(cè)性分析

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

4. 語(yǔ)義引擎

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

大數(shù)據(jù)的技術(shù)

數(shù)據(jù)存?。?關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

數(shù)據(jù)處理：

自然語(yǔ)言處理(NLP，Natural Language

統(tǒng)計(jì)分析：

假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、

數(shù)據(jù)挖掘：

分類（Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity

grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and

Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測(cè) ：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

大數(shù)據(jù)的處理

1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的

此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶

進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這

用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通

的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于

MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘

與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)

且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

四、國(guó)內(nèi)有哪些大數(shù)據(jù)公司

極其流行，同樣也是競(jìng)爭(zhēng)力極其大的一種商業(yè)模式。雖然國(guó)內(nèi)軟件開(kāi)發(fā)公司都發(fā)展壯大起來(lái)了，但是各地軟件開(kāi)發(fā)公司的實(shí)力及資質(zhì)仍然參差不齊。下面為大家介紹下近期國(guó)內(nèi)軟件開(kāi)發(fā)公司的排名匯總。

1：華盛恒輝科技有限公司

上榜理由：華盛恒輝是一家專注于高端軟件定制開(kāi)發(fā)服務(wù)和高端建設(shè)的服務(wù)機(jī)構(gòu)，致力于為企業(yè)提供全面、系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)制作方案。在開(kāi)發(fā)、建設(shè)到運(yùn)營(yíng)推廣領(lǐng)域擁有豐富經(jīng)驗(yàn)，我們通過(guò)建立對(duì)目標(biāo)客戶和用戶行為的分析，整合高質(zhì)量設(shè)計(jì)和極其新技術(shù)，為您打造創(chuàng)意十足、有價(jià)值的企業(yè)品牌。

在軍工領(lǐng)域，合作客戶包括：中央軍委聯(lián)合參謀(原總參)、中央軍委后勤保障部(原總后)、中央軍委裝備發(fā)展部(原總裝)、裝備研究所、戰(zhàn)略支援、軍事科學(xué)院、研究所、航天科工集團(tuán)、中國(guó)航天科技集團(tuán)、中國(guó)船舶工業(yè)集團(tuán)、中國(guó)船舶重工集團(tuán)、第一研究所、訓(xùn)練器材所、裝備技術(shù)研究所等單位。

在民用領(lǐng)域，公司大力拓展民用市場(chǎng)，目前合作的客戶包括中國(guó)中鐵電氣化局集團(tuán)、中國(guó)鐵道科學(xué)研究院、濟(jì)南機(jī)務(wù)段、東莞軌道交通公司、京港地鐵、中國(guó)國(guó)電集團(tuán)、電力科學(xué)研究院、水利部、國(guó)家發(fā)改委、中信銀行、華為公司等大型客戶。

海量大數(shù)據(jù)公司（海量大數(shù)據(jù)公司招聘）

2：五木恒潤(rùn)科技有限公司

上榜理由：五木恒潤(rùn)擁有員工300多人，技術(shù)人員占90%以上，是一家專業(yè)的軍工信息化建設(shè)服務(wù)單位，為軍工單位提供完整的信息化解決方案。公司設(shè)有股東會(huì)、董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)、工會(huì)等上層機(jī)構(gòu)，同時(shí)設(shè)置總經(jīng)理職位，由總經(jīng)理管理公司的具體事務(wù)。公司下設(shè)有研發(fā)部、質(zhì)量部、市場(chǎng)部、財(cái)務(wù)部、人事部等機(jī)構(gòu)。公司下轄成都研發(fā)中心、西安研發(fā)中心、沈陽(yáng)辦事處、天津辦事處等分支機(jī)構(gòu)。

3、浪潮

浪潮集團(tuán)有限公司是國(guó)家首批認(rèn)定的規(guī)劃布局內(nèi)的重點(diǎn)軟件企業(yè)，中國(guó)著名的企業(yè)管理軟件、分行業(yè)ERP及服務(wù)供應(yīng)商，在咨詢服務(wù)、IT規(guī)劃、軟件及解決方案等方面具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，形成了以浪潮ERP系列產(chǎn)品PS、GS、GSP三大主要產(chǎn)品。是目前中國(guó)高端企業(yè)管理軟件領(lǐng)跑者、中國(guó)企業(yè)管理軟件技術(shù)領(lǐng)先者、中國(guó)最大的行業(yè)ERP與集團(tuán)管理軟件供應(yīng)商、國(guó)內(nèi)服務(wù)滿意度最高的管理軟件企業(yè)。

4、德格Dagle

德格智能SaaS軟件管理系統(tǒng)自德國(guó)工業(yè)4.0，并且結(jié)合國(guó)內(nèi)工廠行業(yè)現(xiàn)狀而打造的一款工廠智能化信息平臺(tái)管理軟件，具備工廠ERP管理、SCRM客戶關(guān)系管理、BPM業(yè)務(wù)流程管理、

OMS訂單管理等四大企業(yè)業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，不僅滿足企業(yè)對(duì)生產(chǎn)進(jìn)行簡(jiǎn)易管理的需求，并突破局域網(wǎng)應(yīng)用的局限性，同時(shí)使數(shù)據(jù)管理延伸到互聯(lián)網(wǎng)與移動(dòng)商務(wù)，不論是內(nèi)部的管理應(yīng)用還是外部的移動(dòng)應(yīng)用，都可以在智能SaaS軟件管理系統(tǒng)中進(jìn)行業(yè)務(wù)流程的管控。

5、Manage

高亞的產(chǎn)品 (8Manage) 是美國(guó)經(jīng)驗(yàn)中國(guó)研發(fā)的企業(yè)管理軟件，整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和一體化管理設(shè)計(jì)而成，其源代碼編寫(xiě)采用的是最為廣泛應(yīng)用的

Java / J2EE 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，這樣的技術(shù)優(yōu)勢(shì)使 8Manage

可靈活地按需進(jìn)行客制化，并且非常適用于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)直通式處理，讓用戶可以隨時(shí)隨地通過(guò)手機(jī)apps進(jìn)行實(shí)時(shí)溝通與交易。

以上就是關(guān)于海量大數(shù)據(jù)公司相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。