“从大数据行业的角度看，现在确实是个数据爆发的时代。企业的数字化转型，已经从最初的概念阶段开始。 企业业务形态发生了变化，不再只是一个简单的数据仓库建设，更多涉及到商业模式、运营模式等很多方面。 在这样一个数据驱动的时代中，作为大数据平台上核心的治理工具——大数据平台（DataInfo）已经成为大数据行业中重要而热门的话题。 对于数据治理企业而言，选择合适、有效的大数据平台作为主要技术支撑是非常重要和必要的事情，因为它将直接决定您企业能否有效利用这些信息进行商业决策和战略制定。 那么该如何选择？又该如何选择适合自己企业业务需求和当前发展阶段需要的大数据技术工具呢？” “对于任何一家大数据公司而言，大到公司组织架构、业务模式、人员配备都在发生变化。 作为一个在大数据行业从业多年并有丰富实践经验的大数据工程师，我想就这一问题谈一谈自己对这个领域（大数据平台）技术工具选择方面遇到过或者想过要怎么做来解决这些问题。”

一、大数据平台

在上一节中，我将大数据平台定义为一种提供计算、存储、处理能力的软件系统，是大数据应用实现的基础。 [大数据平台是利用高性能服务器、存储设备、网络设备等，提供大数据处理环境的软件系统。 [在大数据平台上，需要实现海量数据存储、查询操作和数据挖掘分析等功能。 [此外，大数据平台还包括对大数据知识的定义和挖掘等。 数据处理过程包括采集（例如数据收集）及清洗（例如清洗）和加工（例如数据分析）。 [大数据平台通常也会包含一些工具和服务，它们可以帮助企业对所需资源进行配置和管理并提供支持。 [通常来讲，大数据平台可分为三类：

二、大数据平台与应用开发平台的区别

大数据平台与应用开发平台的区别主要体现在以下几个方面： •开发环境：应用开发环境是大数据技术和数据处理分析的核心，它包括应用服务器和存储设备、数据库，以及支持不同工作负载的各种算法处理引擎、中间件等。 •运维管理工具：大数据平台是在大数据平台之上建立的数据管理体系，主要用于对大数据平台进行管理，例如监控数据访问情况、进行数据迁移，并可以通过网络将这些数据传递到所需要的其他应用程序中。 •用户界面：作为大数据应用系统的核心组件之一，需要有一个完整统一的界面显示系统状态信息、用户信息等。 •功能模块：主要用于处理各种不同应用产生的数据流，如统计分析类，数据挖掘类等。 •存储资源：主要用于存放各种不同类型的算法处理引擎相关工具资源。 •性能管理：主要解决对各类工作负载的实时监控和调度功能。

三、开源数据库技术在大数据领域的优势

在了解开源数据库的基础上，再来看看传统分布式关系型数据库的优势所在。 首先，传统分布式关系型数据库在使用过程中会存在性能瓶颈，主要表现在数据存储、检索、更新等方面。 其次，在数据存储方面传统分布式关系型数据库由于是通过“拉取”方式来存储数据，因此存在着性能瓶颈；比如，如果将一份大数据文件（如 TB级）通过关系型数据库进行查询、操作时就会存在性能瓶颈；再比如，对海量数据文件的批量导入也会存在性能瓶颈。 再次，对于很多大型企业或机构来说，其数据量往往是海量的，而且需要实时更新。而对于一般企业或机构而言这是不可能做到的，所以就没有办法保证及时更新数据。 此外，在计算方面也同样如此：传统分布式计算框架如 Redis和 Kafka对大数据处理方面还不是很成熟；对于需要大量计算资源支撑的大数据业务类型而言则是一种严重浪费；再加上传统分布式集群管理（DBMS）软件和硬件资源占用多且昂贵等等问题在大数据领域都显得非常突出。

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