大數據平臺數據可視化云計算重點基礎知識點一、大數據平臺概述1.a.大數據定義：大數據是指規模巨大、類型多樣、價值密度低的數據集合。b.大數據特點：數據量大、類型多、速度快、價值密度低。c.大數據應用領域：金融、醫療、教育、交通、互聯網等。2.a.大數據平臺架構：包括數據采集、存儲、處理、分析和可視化等環節。b.數據采集：通過傳感器、網絡爬蟲、API等方式獲取數據。c.數據存儲：采用分布式存儲技術，如Hadoop、Spark等。d.數據處理：運用MapReduce、Spark等計算框架進行數據處理。3.a.大數據平臺關鍵技術：Hadoop、Spark、Flink、Kafka等。b.Hadoop：分布式存儲和計算框架，適用于大數據處理。c.Spark：內存計算框架，適用于實時數據處理。d.Flink：流處理框架，適用于實時數據處理。二、數據可視化技術1.a.數據可視化定義：將數據以圖形、圖像等形式展示，便于理解和分析。b.數據可視化類型：圖表、地圖、熱力圖、樹狀圖等。c.數據可視化工具：Tableau、PowerBI、ECharts等。2.a.數據可視化流程：數據預處理、數據轉換、數據展示。b.數據預處理：清洗、整合、轉換數據。c.數據轉換：將數據轉換為可視化所需的格式。d.數據展示：通過圖表、圖像等形式展示數據。3.a.數據可視化應用場景：市場分析、風險評估、決策支持等。b.市場分析：通過可視化展示市場趨勢、客戶需求等。c.風險評估：通過可視化展示風險分布、風險等級等。d.決策支持：通過可視化展示項目進度、資源分配等。三、云計算技術1.a.云計算定義：通過網絡提供按需、可擴展的計算資源。b.云計算類型：公有云、私有云、混合云。c.云計算服務：IaaS、PaaS、SaaS。2.a.云計算關鍵技術：虛擬化、分布式存儲、負載均衡等。b.虛擬化：將物理資源虛擬化為多個虛擬資源，提高資源利用率。c.分布式存儲：將數據分散存儲在多個節點，提高數據可靠性。d.負載均衡：將請求分配到多個服務器，提高系統性能。3.a.云計算應用場景：大數據處理、數據存儲、應用部署等。b.大數據處理：利用云計算資源進行大規模數據處理。c.數據存儲：利用云計算存儲空間進行數據存儲。d.應用部署：利用云計算平臺進行應用部署和運維。四、大數據平臺數據可視化云計算重點基礎知識點1.a.大數據平臺架構：了解大數據平臺架構，包括數據采集、存儲、處理、分析和可視化等環節。b.數據采集：掌握數據采集方法，如傳感器、網絡爬蟲、API等。c.數據存儲：了解分布式存儲技術，如Hadoop、Spark等。d.數據處理：掌握數據處理框架，如MapReduce、Spark等。2.a.數據可視化技術：了解數據可視化定義、類型、工具和應用場景。b.數據可視化流程：掌握數據預處理、數據轉換、數據展示等環節。c.數據可視化應用場景：了解市場分析、風險評估、決策支持等應用場景。d.數據可視化工具：熟悉Tableau、PowerBI、ECharts等工具。3.a.云計算技術：了解云計算定義、類型、服務和技術。b.云計算關鍵技術：掌握虛擬化、分布式存儲、負載均衡等關鍵技術。c.云計算應用場景：了解大數據處理、數據存儲、應用部署等應用場景。d.云計算平臺：熟悉阿里云、騰訊云、華為云等主流云計算平臺。[1]郭宇，大數據技術原理與應用[M]，清華大