如何打造高性能大数据分析平台

大数据实时分析平台未来趋势如何？目前对大数据技术的研究可以分为几个方向:结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、Web 数据分析、网络数据分析、移动。如何创建一个大数据平台所谓的大数据平台并不是独立存在的，比如百度依靠搜索引擎获取大数据并开展业务，阿里通过电商交易获取大数据并开展业务，腾讯通过社交获取大数据并开展业务，所以并不独立。

1、IBMPower全面推动大数据分析发展IBM近日在2015中国大数据技术大会上分享了其在Big 数据分析领域的最新成果，阐述了面向Big 数据分析领域的IT基础设施最新战略。鉴于认知时代企业面临的巨大数据分析工作量，IBM坚信应该有一个全新的it基础设施来支撑。随着产品和解决方案的不断创新，IBM致力于帮助大数据应用创新，通过基于Power的打造 local生态系统，全面推动本地big 数据分析 technology的发展。

如何快速处理这些数据使其产生价值，如何结合结构化和非结构化数据分析进行预测、推理、感性判断并采取相应行动，成为企业急需思考的难题。面对当前的挑战，企业需要一个能够处理和分析大量结构化和非结构化数据，并具有高可靠性和经济效益的认知系统。未来，随着数据量的进一步增长，企业将需要领先的IT基础设施，具备更强的事务处理能力和更灵活的系统架构部署。

2、如何低成本,高效率搭建Hadoop/Spark大数据处理平台租赁的云服务按需部署，非常灵活。传统大数据平台有几个通病:建设周期太长，扩展不方便。所以大数据建设规模一般会适当放大，导致前期资源闲置浪费，也埋下后期资源不足的隐患，影响业务发展。云计算很久以前就解决了灵活构建的问题。我们可以按需构建大数据平台随着业务的增长快速灵活的扩展，企业可以按需支付成本。另外，Hadoop/Spark大数据生态系统中有很多组件，每个组件对硬件资源的要求都不一样。但传统大数据的构建往往很难考虑到资源需求的差异平台。

3、如何设计一个高性能的日志系统【如何打造高性能大数据分析平台】 Da 数据分析作为一个关键系统，该系统在各个公司迅速崛起。然而，这种海量数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统不能在第一时间提供运营决策的关键数据，那么这样的大数据分析系统就是没有价值的。本文将从技术无关的角度讨论高性能的一些方法。下面将讨论一些可以应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则(如数据抽取、数据清洗、处理、存储和导入) 。