在這個數據爲王的時代，誰掌握了數據誰就掌握了市場主動權。很多公司都紛紛設立了數據分析部，通過數據分析來確定下一步的策略方針。
在大數據工作中，有很多的工具和平臺需要我們去了解，當我們把這些工具爛熟於心，我們就能夠更好地處理大數據所涉及的問題。關於大數據的工具有很多，我們在前面的文章中已經給大家介紹了不少，今天重點給大家介紹一下大數據的處理平臺。大數據的處理平臺也是有很多的，我們可以從大數據的處理過程中進行區分。而大數據的處理過程也有很多，比如大數據採集、存儲、結構化處理、隱私保護、挖掘、結果展示等，各種領域的大數據應用一般都會涉及到這些基本過程，但不同應用可能會有所側重。那麼大數據處理平臺都有什麼類型呢?我們就給大家解答一下。
通常來說，有很多算法和模型可以解決這些處理過程中的技術問題。目前大數據技術平臺有很多，這就需要我們可以對大數據處理平臺進行分類，這就可以從大數據處理的過程、大數據處理的數據類型、大數據處理的方式以及平臺對數據的部署方式這幾方面進行。
首先我們從大數據處理的方式來劃分，這樣我們就能夠把大數據平臺分爲批量處理、實時處理、綜合處理。其中批量數據是對成批數據進行一次性處理，而實時處理對處理的延時有嚴格的要求，綜合處理是指同時具備批量處理和實時處理兩種方式。這樣分使得大數據處理系統更容易區分。
然後我們就給大家說一下從大數據處理的過程來區分大數據處理平臺。通過數據處理的過程我們可以分爲數據存儲、數據挖掘分析、以及爲完成高效分析挖掘而設計的計算平臺，它們完成數據採集、ETL、存儲、結構化處理、挖掘、分析、預測、應用等功能。
如果我們從大數據處理的數據類型來劃分，這裏我們可以分爲針對關係型數據、非關係型數據、半結構化數據、混合類型數據處理的技術平臺。這些在很多企業中經常使用的。
假如我們從平臺對數據的部署方式區分大數據分析平臺我們可以分爲基於內存的、基於磁盤的。前者在分佈式系統內部的數據交換是在內存中進行，後者則是通過磁盤文件的方式。
其實技術平臺還有分佈式、集中式之分，雲環境和非雲環境之分等。這樣就能夠爲用戶提供了大數據存儲、計算能力、大數據分析挖掘、以及輸出展示等服務，用戶可以容易地實現BI商業智能、人工智能服務，具備一站式數據應用能力。
關於大數據處理平臺的劃分中琛魔方（www.zcmorefun.com）就給大家介紹到這裏了。其實大數據處理平臺真的有很多，我們需要根據自己的實際情況選擇學習大數據處理平臺的相關知識，這樣是對工作的負責，也是對自己的負責。