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可以提供一下大屏幕实时数据可视化解决方案嘛?

1、企业能力展示---面对外部客户，展现企业的能力，做参观用。业务能力展现，领导核心关注的数据。这其中有些数据展现是实时，比如双十一大屏，有些是非实时的，看历史数据的。

2、可以帮助企业快速搭建可视化大屏，支持多数据源接入、实时展示数据、自由定制界面、拖拽式操作、灵活权限设置等功能。DataMAX大屏方案已经应用到三一重工的智能工厂、万达非凡商业博览会、人民日报等企业中。

3、数据可视化大屏设计慎用大面积的渐变色，小面积可尝试，一般大屏都是拼接屏，品牌不一样色差会表现不一，所以初稿出来后可以先去大屏上看下效果。

4、大屏数据可视化设计原则：设计服务需求、先总览后细节设计服务需求 大屏设计要避免为了展示而展示，排版布局、图表选用等应服务于业务，所以大屏设计是在充分了解业务需求的基础上进行的。那什么是业务需求呢？业务需求就是要解决的问题或达成的目标。

5、给你推荐一个大数据分析的工具——DataViz（https：//cloud.neusoft.com/pages/product/p_dataviz）。

6、说到大屏幕实时数据可视化方案，我想到了一个切实的例子来作为参考依据。不知道题主是否有关注到，奥运日公益跑活动当天，阿里云宣称仅需要几个小时就用DataV这个数据可视化引擎，给广大公益跑者搭建了的一个公益平台。上面实时显示着公益跑活动参与者的实时步数总和。

数据分析系统有哪些

1、Cloudera Manager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括Cloudera Manager API，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。

2、Hadoop Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。

3、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

4、Cassandra是Facebook开发的NoSQL数据库管理系统。ApacheCassandra是一款优秀的、与操作系统无关的开源大数据软件，它能够为管理存储在各种商业服务器上的大量数据提供高质量的可用性。为简化数据库与其用户之间的交互，它还提供了CQL（CassandraStructureLanguage，Cassandra结构语言）。

5、SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。R R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。

hadoop能处理哪些类型的数据

1、Hadoop可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。Hadoop处理的这些数据可以来自各种来源，例如传感器、日志、社交媒体、文本文档等等。通过使用Hadoop，可以轻松地处理这些数据，并从中提取有价值的信息。

2、大数据处理：海致算子专门用于处理大数据，可以处理多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。它支持多种数据存储格式，如文本文件、数据库和面向列的存储系统。灵活性：海致算子提供了一种灵活的数据处理方式。

3、hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化数据。但hadoop要写mapreduce函数，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。

4、Hadoop还支持数据压缩、数据加密、容错处理等功能，保证了数据的安全性和可靠性。在Hadoop的基础上，还发展出了很多其他数据处理框架，如Spark、Flink等，它们都具有相似的处理模式和功能。

5、降低了数据处理的成本。处理多种数据类型：Hadoop支持处理多种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。高扩展性：Hadoop可以很容易地扩展到数千台服务器，支持PB级别的数据存储和处理。高效性：Hadoop采用了分布式计算的方式，可以并行处理大量数据，提高数据处理的效率。

大数据可视化的学习方法?

我们先来讲讲大数据可视化要学什么东西，让自己的心中有一个大概的底。想要成为合格的大数据工程师，就需要具有良好的数学基础，了解常用机器学习算法、具有数据挖掘背景、建模经验；熟练掌握JAVA或Python，熟悉Spark、MLlib及Hadoop生态圈其他组件原理和使用；熟悉Scala，R，SQL，Shell，熟悉Linux操作系统使用。

我们先了解一下，大数据要学什么东西。想要成为合格的大数据工程师，就需要熟悉HDFS、Hbase、Hive的原理、特性和常用配置；熟悉Storm、Spark等流式大数据处理框架；熟悉大数据、云计算、大型分布式系统的技术架构，熟悉RDBMS（MySQL）、NoSQL（MongoDB、Redis）等主流数据库。

多维 可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。分层 分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。

将指标值图形化 一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式。传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳，可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。