大数据分析软件有哪些

大数据分析软件有很多，一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。

Smartbi作为国内资深专业的BI厂商，定位于一站式大数据服务平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱、指挥大屏幕、数据挖掘等。Smartbi产品功能设计全面，覆盖数据提取、数据管理、数据分析、数据分享四大环节，帮助客户从数据角度描述业务现状、分析业务原因、预测业务趋势、驱动业务变革。产品安全性和实用性强，拥有完善的学习文档和教学视频， *** 作简便易上手。

中国人民大学重点实验室举办数据科学与工程学术报告会，此次报告会的目的是为了更好地了解工业界的实际需求以及平台的使用情况，加强同行之间的学术交流，促进中国人民大学计算机学科的发展，来自滴滴大数据与数据挖掘研究院的李佩博士、苏州大学的李直旭副教授、刘冠峰副教授和刘安副教授四位青年学者受邀作报告。

中国人民大学信息学院下设经济信息管理系、计算机科学与技术系、数学系，以及数据工程与知识工程研究所、管理科学与工程研究所，其中数据工程与知识工程研究所是教育部重点实验室。

李佩博士结合过去自己在LinkedIN公司的工作经验，给我们介绍了LinkedIN公司的大数据系统PYMK及其相关的生态系统。同时，也对当前流行的大数据处理平台Hadoop、Spark及各自的生态圈作了一个系统的介绍。此外，他还介绍了滴滴出行在大数据技术面临的机遇与挑战。最后，李佩博士结合自己在英属哥伦比亚大学的读博经历，向在校生推荐了大数据与机器学习领域必读的经典教材，并对他们未来的择业提出了一些中肯的建议。

李直旭副教授报告的题目是“借助Web大数据来处理数据质量问题”。李直旭副教授从六个维度( 错误数据、不一致性、丢失数据、过时数据、不适用、不确定性)介绍了数据质量问题普遍存在的一个基本事实，并简要地综述了围绕每一个维度处理数据质量问题的相关工作。结合其近年来的相关工作，以关系数据为依托，李直旭副教授分别介绍了如何借助Web中的大数据来进行记录连接(record linkage)和记录的补全工作。

刘冠峰副教授报告的题目是“社交网络与信任”。刘冠峰副教授首先介绍了社交网络及基于社交网络的各类应用，并着重指出社交网络中参与人之间的信任关系是整个社交网络各类应用的基础。基于此前提，刘冠峰副教授对其发表在ICDE‘2015(数据库A类会议)上就如何快速有效地挖掘出符合参与人之间预设信任关系的方法进行了详细的阐述。

刘安副教授系统地介绍了加密轨迹数据上的相似性计算问题。除了阐述了加密轨迹数据上的相似性计算面临的挑战，其还详细地介绍了如何通过重写三个 *** 作符(欧氏距离计算、最大最小选择、条件执行)，来实现加密轨迹数据上的相似性计算，并从理论上证明了该方法的安全性和可靠性。

以最近开源的大数据处理系统Greenplum为背景，Greenplum系统开发团队的刘奎恩博士即兴分享了其在大数据时代进行数据库开源的背景与意义。

除了在校师生，中国人民大学举办的本次报告还吸引了来自工业界和学术界(包括CCF大数据协会、中科院、EMC/Pivotal公司、百度、先锋创投等)的相关人士近50人前来参会，大家提问踊跃，本次报告得到圆满的成功。

李佩博士：2010年硕士毕业于中国人民大学信息学院数据库与智能信息检索实验室，2014年底博士毕业于英属哥伦比亚大学计算机系数据管理与挖掘实验室。2013年6月到8月以及2015年初到9月，工作于美国加州山景城LinkedIn公司SNA(搜索、网络与分析)部门，担任关系推荐系统工程师，在大数据管理与挖掘第一线从事研发工作。2015年10月至今，在滴滴出行研究院负责数据挖掘项目。在知名国际期刊和学术会议上(包括KDD、ICDE等A类国际会议)发表论文近20篇，是数据挖掘知名会议SDM’10的最佳论文获得者。

李直旭副教授：2002-2009年就读于中国人民大学信息学院攻读计算机学士和相关证书。2013年毕业于澳大利亚昆士兰大学获计算机科学博士学位。2013-2014年就职于沙特阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)做博士后研究员，并于2014年入职苏州大学计算机科学与技术学院。目前主要从事数据质量，大数据应用，数据挖掘与信息抽取等领域的研究工作。曾参与国内外多项科研基金项目的研发工作。在IEEE TKDE, EDBT, CIKM, 名校研究生硕士/博士开放网申报名中：>

大数据技术未来发展和就业前景

政策上来看，国家大力支持

2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作；2016年3月，在发布的十三五规划纲要中，提出“实施国家大数据战略”，把大数据作为基础性战略资源；2020年，国家提出大力发展“新基建”，涉及7大领域，大数据中心就是其中之一。

从这一系列的政策措施中，可以看到国家对大数据技术的重视。而随着数据相关的应用和商业模式越来越多，与老百姓生活相关性日益密切，无论是国内还是国外，都相继出台了成熟的数据产权以及数据安全的法律法规，来保障大数据行业平稳有序地发展。

从行业发展来看，产业进入爆发阶段

随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了8721%的增长率。

根据信息网近几年的统计，大数据行业发展爆发趋势，大量企业涌入，我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由28408亿元增长到53862亿元，增速连续四年保持在20%以上。

当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进，到2025年，其产生的数据将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展，预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间，到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。

应用场景广阔

大数据应用已深入物联网、人工智能、互联网、5G、电商、金融、游戏、交通、传媒、医疗、房地产、政务等各行各业。这也预示着无论是我们的日常生活还是生产制造、经济发展都离不开大数据技术。

人才缺口大

自2015年以来，随着大数据产业迅速发展，对大数据人才的需求也不断增加。截止到2020年，大数据相关人才缺口达230万。而这个数字，随着大数据被列入到“新基建计划”之后会持续增长。

就业薪资高

根据职友集的统计，2021年大数据工程师岗位平均薪资高达224K/月，相较于2020年增长了10%。其中1~3年工作经验的薪资为204K，3~5年经验的薪资为244K，明显高于互联网其他技术岗位。

大数据岗位职业生涯（参考）：

（1）大数据开发工程师，工作1-3年，年薪18万以上。

（2）高级大数据开发工程师，工作3-5年，年薪28万以上。

（3）大数据架构师，工作5-8年，年薪40万以上。

（4）大数据技术总监，工作8-10年，年薪55万以上。

（5）大数据首席数据官（CDO），工作10年以上，年薪85万+。

值得考的大数据证书

阿里云ACP大数据认证

是面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，通过ACP认证证明你可以基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践。目前ACP大数据认证有大数据工程师和大数据分析师两个方向。

对于求职者来说，阿里系企业或者阿里的生态合作伙伴企业，都会认可ACP证书，如果你希望入职阿里，那考一个这样的证书，会是你的加分项。

而对于其他非阿里系企业，这样一个证书可能用处并不大，但考了这个证书，至少证明你有相应的大数据专业知识和实践经历，是一个能力的证明，所以也是有用的。

华为大数据认证HCIE

具体到华为HCIE-Big Data认证，其特点主要体现在四个方面：

理论深刻、技术领先，围绕数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视等，课程涵盖大数据分析和挖掘的前沿技术，可以让学员紧随大数据发展趋势，系统掌握大数据前沿技术；

源于开源、胜于开源，基于开源社区，包含开源大数据处理平台Hadoop、内存实时计算Spark、大数据平台数据仓库Hive、大数据NoSQL数据库HBase等组件；

云上实验、随心学习，实验采用华为云作为实验平台，学员可随时访问进行实验 *** 作，降低学习成本、提高效率；

结合案例、实战领先，源于企业真实项目需求，实验中融入大量实际项目应用场景，如银行定期存款业务预测、客户分群、流动人口常住地分析等，便于学员学以致用，融会贯通。

相比较来说，华为大数据认证比阿里的难度大很多，且费用贵很多，不太适合新手小白、学生党。

对于想进大厂的应届毕业生，建议做一个学习阶段计划表，同时需要一些具有含金量、能被市场认可的认证证书。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。

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中国大数据六大技术变迁记_数据分析师考试

　集“Hadoop中国云计算大会”与“CSDN大数据技术大会”精华之大成， 历届的中国大数据技术大会（BDTC） 已发展成为国内事实上的行业顶尖技术盛会。从2008年的60人Hadoop沙龙到当下的数千人技术盛宴，作为业内极具实战价值的专业交流平台，每一届的中国大数据技术大会都忠实地描绘了大数据领域内的技术热点，沉淀了行业实战经验，见证了整个大数据生态圈技术的发展与演变。

2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会协办，中科院计算所与CSDN共同承办的 2014中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 将在北京新云南皇冠假日酒店拉开帷幕。大会为期三天，以推进行业应用中的大数据技术发展为主旨，拟设立“大数据基础设施”、“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据互联网金融技术”、“智能信息处理”等多场主题论坛与行业峰会。由中国计算机学会主办，CCF大数据专家委员会承办，南京大学与复旦大学协办的“2014年第二届CCF大数据学术会议”也将同时召开，并与技术大会共享主题报告。

本次大会将邀请近100位国外大数据技术领域顶尖专家与一线实践者，深入讨论Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等开源软件的最新进展，NoSQL/NewSQL、内存计算、流计算和图计算技术的发展趋势，OpenStack生态系统对于大数据计算需求的思考，以及大数据下的可视化、机器学习/深度学习、商业智能、数据分析等的最新业界应用，分享实际生产系统中的技术特色和实践经验。

大会召开前期，特别梳理了历届大会亮点以记录中国大数据技术领域发展历程，并立足当下生态圈现状对即将召开的BDTC 2014进行展望：

追本溯源，悉大数据六大技术变迁

伴随着大数据技术大会的发展，我们亲历了中国大数据技术与应用时代的到来，也见证了整个大数据生态圈技术的发展与衍变：

1 计算资源的分布化——从网格计算到云计算。 回顾历届BDTC大会，我们不难发现，自2009年，资源的组织和调度方式已逐渐从跨域分布的网格计算向本地分布的云计算转变。而时至今日，云计算已成为大数据资源保障的不二平台。

2 数据存储变更——HDFS、NoSQL应运而生。 随着数据格式越来越多样化，传统关系型存储已然无法满足新时代的应用程序需求，HDFS、NoSQL等新技术应运而生，并成为当下许多大型应用架构不可或缺的一环，也带动了定制计算机/服务器的发展，同时也成为大数据生态圈中最热门的技术之一。

3 计算模式改变——Hadoop计算框成主流。 为了更好和更廉价地支撑其搜索服务，Google创建了Map/Reduce和GFS。而在Google论文的启发下，原雅虎工程师Doug Cutting开创了与高性能计算模式迥异的，计算向数据靠拢的Hadoop软件生态系统。Hadoop天生高贵，时至今日已成为Apache基金会最“Hot”的开源项目，更被公认为大数据处理的事实标准。Hadoop以低廉的成本在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。因此，Hadoop技术研讨与实践分享也一直是历届中国大数据技术大会最亮眼的特色之一。

4 流计算技术引入——满足应用的低延迟数据处理需求。 随着业务需求扩展，大数据逐渐走出离线批处理的范畴，Storm、Kafka等将实时性、扩展性、容错性和灵活性发挥得淋漓尽致的流处理框架，使得旧有消息中间件技术得以重生。成为历届BDTC上一道亮丽的风景线。

5 内存计算初露端倪——新贵Spark敢与老将叫板。 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼容并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。在短短4年，Spark已发展为Apache软件基金会的顶级项目，拥有30个Committers，其用户更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、百度、阿里、腾讯等多家知名公司，还包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多个相关项目。毫无疑问，Spark已站稳脚跟。

6 关系数据库技术进化—NewSQL改写数据库历史。 关系数据库系统的研发并没有停下脚步，在横向扩展、高可用和高性能方面也在不断进步。实际应用对面向联机分析处理（OLAP）的MPP（Massively Parallel Processing）数据库的需求最迫切，包括MPP数据库学习和采用大数据领域的新技术，如多副本技术、列存储技术等。而面向联机事务处理（OLTP）的数据库则向着高性能演进，其目标是高吞吐率、低延迟，技术发展趋势包括全内存化、无锁化等。

立足扬帆，看2014大数据生态圈发展

时光荏苒，转眼间第2014中国大数据技术大会将如期举行。在技术日新月异的当下，2014年的BDTC上又可以洞察些什么？这里我们不妨着眼当下技术发展趋势：

1 MapReduce已成颓势，YARN/Tez是否可以再创辉煌？ 对于Hadoop来说，2014是欢欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等众多巨头都加大了Hadoop方面的投入。然而对于众多机构来说，这一年却并不轻松：基于MapReduce的实时性短板以及机构对更通用大数据处理平台的需求，Hadoop 20转型已势在必行。那么，在转型中，机构究竟会遭遇什么样的挑战？各个机构如何才能更好地利用YARN所带来的新特性？Hadoop未来的发展又会有什么重大变化？为此，BDTC 2014特邀请了Apache Hadoop committer，Apache Hadoop Project Management Committee（PMC）成员Uma Maheswara Rao G，Apache Hadoop committer Yi Liu，Bikas Saha（PMC member of the Apache Hadoop and Tez）等国际顶尖Hadoop专家，我们不妨当面探讨。

2 时过境迁，Storm、Kafka等流计算框架前途未卜。 如果说MapReduce的缓慢给众多流计算框架带来了可乘之机，那么当Hadoop生态圈组件越发成熟，Spark更加易用，迎接这些流计算框架的又是什么？这里我们不妨根据BDTC 2014近百场的实践分享进行一个侧面的了解，亦或是与专家们当面交流。

3 Spark，是颠覆还是补充？ 与Hadoop生态圈的兼容，让Spark的发展日新月异。然而根据近日Sort Benchmark公布的排序结果，在海量（100TB）离线数据排序上，对比上届冠军Hadoop，Spark以不到十分之一的机器，只使用三分之一的时间就完成了同样数据量的排序。毫无疑问，当下Spark已不止步于实时计算，目标直指通用大数据处理平台，而终止Shark，开启Spark SQL或许已经初见端倪。那么，当Spark愈加成熟，更加原生的支持离线计算后，开源大数据标准处理平台这个荣誉又将花落谁家？这里我们一起期待。

4 基础设施层，用什么来提升我们的网络？ 时至今日，网络已成为众多大数据处理平台的攻坚对象。比如，为了克服网络瓶颈，Spark使用新的基于Netty的网络模块取代了原有的NIO网络模块，从而提高了对网络带宽的利用。那么，在基础设施层我们又该如何克服网络这个瓶颈？直接使用更高效的网络设备，比如Infiniband能够带来多少性能提升？建立一个更智能网络，通过计算的每个阶段，自适应来调整拆分/合并阶段中的数据传输要求，不仅提高了速度，也提高了利用率。在BDTC 2014上，我们可以从Infiniband/RDMA技术及应用演讲，以及数场SDN实战上吸取宝贵的经验。

5 数据挖掘的灵魂——机器学习。 近年来，机器学习领域的人才抢夺已进入白热化，类似Google、IBM、微软、百度、阿里、腾讯对机器学习领域的投入也是愈来愈高，囊括了芯片设计、系统结构（异构计算）、软件系统、模型算法和深度应用各个方面。大数据标志一个新时代的到来，PB数据让人们坐拥金山，然而缺少了智能算法，机器学习这个灵魂，价值的提取无疑变得镜花水月。而在本届会议上，我们同样为大家准备了数场机器学习相关分享，静候诸位参与。

而在技术分享之外，2014年第二届CCF大数据学术会议也将同时召开，并与技术大会共享主题报告。届时，我们同样可以斩获许多来自学术领域的最新科研成果。

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