大數據的應用如今已經十分普遍了,作為一名大數據程序員,對于大數據應用要掌握的知識還是比較多的,下面重慶達內小編為大家分享3個大數據平臺應用知識,希望能幫助學習大數據的你.
一、大數據分析中的實時推薦是如何實現的?
實時推薦需要使用實時處理框架結合推薦算法，從而做到對數據的實時處理和推薦。實時處理框架有Storm、Flink、SparkStreaming，組件可以對接Kafka，獲取實時流數據，在實時框架內部實現對數據的處理過程。
1、實時推薦需要借助實時計算框架例如Spark或是Strom技術，
2、數據采集采用Flume+Kafka作為數據緩存和分發作用
3、同時還需要有非常適合的實時推薦算法，例如基于用戶畫像的實時推薦，或是基于用戶行為的實施推薦、或是對商品相識度的實施推薦等不同的算法
二、數據治理有何高效的處理方法或工具?
數據治理沒有具體的工具和方法，這是一項浩大的工程，可能牽扯到每個部門，既有技術人員參與，又要有業務人員參與，關鍵時刻還要有領導進行決策。每個公司的數據情況不同，處理方法也不盡相同，基本的方法是有的，暨通過對數據的梳理(元數據、主數據)，發現數據質量問題，再通過質量標準或組織協調的方式，對數據進行標準化處理的。
數據治理是一項人力和辛苦活，沒有捷徑和什么有效的工具，而且在一個大數據項目中，數據治理是非常重要的一個環節，因為只有數據質量滿足前端應用需求，才有可能挖掘和分析出準確的結果。
具體數據處理方法還需要看實際業務情況，例如數據庫、數據類型、數據規模等
數據治理的過程是一個對業務系統數據梳理的過程，過程中發現的問題會反饋給業務部門，同時還要制定統一的質量和稽核標準，就好比給每個業務系統數據生成線上增加一個質量監管員。
三、請問在大數據平臺搭建過后，大數據平臺的運維監控主要關注哪些?
大數據平臺的運維監控主要包括硬件和軟件層面，具體如下：
1、主機、網絡、硬盤、內存、CPU等資源。
在擁有幾十臺以上的集群環境中，大量的數據計算對硬件尤其是硬盤的損耗是較大的，在大量計算中，網絡也往往會成為一個瓶頸，這些都需要時刻關注。
2、平臺層面
主要監控平臺各個組件的狀態、負載情況，有異常及時報警。
3、用戶層面
大數據平臺建設是為了服務公司內部廣大用戶的，所以資源既是共享的，又需要是隔離的，所以需要對用戶對平臺資源的使用情況做好監控，及時發現異常使用情況，防止對其他用戶產生不良影響，影響正常業務開展。
大數據平臺搭建后，運維監控的主要內容包括
1、分布式架構的底層虛擬機的運行情況(CPU、內存、網絡、硬盤等)
2、各個組件(HDFS、MR、SPark、Hive、Hbase、IMpla、FLume、Spooq等)的運行狀態和告警信息
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