近几年比较会热的大数据，相信有多数人的听说过这个名词，但真正的对大数据的了解，那是少之甚少。今天就来给大家说说关于大数据的相关信息资料，大数据的平台分类和选择。

       大数据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等。各种领域的大数据应用一般都会涉及到这些基本过程，但不同应用可能会有所侧重。对于互联网大数据而言，由于其具有独特完整的大数据特点，除了共性技术外，采集技术、结构化处理技术、隐私保护也非常突出。

       有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题，并且为了最终用户的使用方便，它们大都被进一步的封装，形成了比较简单易用的操作平台。目前大数据技术平台有很多，归纳起来可以按照以下方式进行分类：
       1、从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。
       2、从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据（图数据、文本数据、网络型数据等）、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。
       3、从大数据处理的方式来划分：可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理（流处理）对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。
       4、从平台对数据的部署方式看，可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式。
       此外，技术平台还有分布式、集中式之分，云环境和非云环境之分等。阿里云大数据平台构建在阿里云云计算基础设施之上，为用户提供了大数据存储、计算能力、大数据分析挖掘、以及输出展示等服务，用户可以容易地实现BI商业智能、人工智能服务，具备一站式数据应用能力。在以前的一篇推送（“基于阿里云大数据技术的个性化新闻推荐”）中，描述了基于阿里云大数据技术的个性化新闻推荐系统分析设计与部署方法。

       不同的大数据技术平台提供了对这些处理过程的支持，有的平台可能会支持多个过程，但是侧重点也不同，支持的深度也有所不同，因此有必要熟悉各种平台的功能，并做出比较分析，以便在实际应用中选择适合于自己需求的技术平台。

       选择一个合适的大数据技术平台是非常重要的，它能够使得大数据应用开发更加容易、让开发人员更集中精力在业务层面的数据分析与处理上。一些共性的基础问题，例如数据如何存储、如何检索、数据统计等，就可以由平台来完成。