①DiscoDisco最初由诺基亚开发，是一个分布式计算框架。和Hadoop一样，也是基于MapReduce的。它包括一个分布式文件系统和一个支持数十亿个键和值的数据 library。支持的操作系统:Linux和OS X. ②作为Hadoop的替代方案，②HPCC，大数据 平台承诺，速度非常快，扩展性极强。除了免费社区版，HPCCSystems还提供付费企业版、收费模块、培训、咨询等服务。
(3) ③LumifyLumify归Altamira科技公司(以国家安全技术闻名)所有，该公司是一家开源公司数据集成、分析与可视化平台。你只要在try上试试演示版就行了。Lumify.io，你可以看到它的实际效果。支持的操作系统:Linux。④熊猫熊猫项目包括数据结构和数据基于Python编程语言的分析工具。它允许企业使用Python作为大型/分析项目的R的替代方案。
5、大 数据 平台、物联网 平台、云 平台有什么区别??无论物联网、云计算还是大数据时代，它们都是我们信息时代发展的基石。那么它们是什么呢？让我们互相了解一下吧！当我们进入互联网时代，无论是听歌还是浏览网页，各种关于你的数据都已经开始存在，那么如何存储这些大的数据？以及如何灵活计算分析这些数据？这就是Da-1平台想要做的事情，提供一个媒介来照顾这些数据。在Da数据中，开发者或许可以写出来。
其实我们可以把云看作一个容量无限的仓库，它也是云计算不断发展的产物，为企业提供建模、开发、集成、运营、管理等一系列IT解决方案。在“云”上，可以调动和存储资源，从而保证整个IT系统的顺畅运行。物联网是互联网发展后的必然趋势。互联网的覆盖面还是很有限的，但是物联网就不一样了。它想通过物联网技术将路上的一台冰箱甚至一个小灯泡连接起来，赋予它们新的智能事物。
6、大 数据 平台的软件有哪些?这个分为几块。首先我要说明的是，大的数据项目也需要很多依赖模块。每个模块的软件都不一样，就分开说吧。1.Big 数据处理这是所谓big 数据项目中首先想到的模块。主要是spark，hadoop，es，kafka，hbase，hive等等。当然，flume和sqoop也是常用的。这些软件主要用来解决海量数据处理的问题。
二、机器学习相关的项目数据大部分都是机器学习相关的。所以我们会考虑一些机器学习的软件，比如sklearn，spark ml，当然还有我们自己的代码。三、web相关技术大部分项目都不能运行一个web展示，所以web很重要。java ssh和python django都可以。这要看具体项目组的习惯。第四，还有其他非常常用的东西。个人认为不完全算大数据具体使用范围。
7、大 数据基础 平台有哪些?国立大学数据 平台有:1。超曲速。星环科技是一家基于hadoop生态系统的大型数据 平台公司，已被Gartner魔力象限收录。它的潜力不容忽视。在技术上优化了hadoop不稳定的部分，完善了功能，提供了Hadoop enterprise size数据engine。2、TalkingData。TalkingData是一个独立的第三方品牌。
在银行、互联网、电子商务行业有着广泛的数据服务应用。3.友谊联盟 ，友盟 是全球首家第三方大型数据服务商，可全面覆盖PC、无线路由器等各类设备。为企业提供基础统计、运营分析、数据决策等数据全业务链应用解决方案，帮助企业运营管理数据，4.网易猛犸。网易猛犸大学数据 平台提供海量应用开发一站式商店数据Management平台，其中还包括开发工具包和hadoop发布。
