大数据平台技术可以提供哪些服务

　　随着大数据、互联网和物联网的深度渗入，智慧城市已经成为城市现代化发展的首要任务和目标，即将大数据等数字技术融入城市生活和管理的各个方面，使城市的各项数据均能得到整合利用。那么大数据平台技术能够提供哪些服务？

　　1、高并发采集服务

　　支持多种移动终端和物联网数据的可扩展接入，并具备大规模接入并发处理能力。能够兼容主流行业通用的可扩展协议和规范，并采用高可靠的集群或者负载均衡技术框架来解决。如引入Mina或者Netty技术框架后适配各种多种移动终端接入。标准化接入要求常用的字节流、文件、Json等数据格式符合主流标准格式。

　　2、灵活分发服务

　　按照分析应用需求，转发不同的数据类型和数据格式，交互方式之一是主流的消息中间件MQ或者Kafka，保证高效的转发并转换数据给数据服务运营方。交互的方式之二是Restful方式，保证数据可以按照协议规范进行安全可靠的数据转发和传输。

　　3、高可扩展海量存储服务

　　支持数据类型和数据表可扩展，对物联网大数据进行海量存储和计算，尤其适用于初创公司研发百万级用户之内的大数据平台。

　　4、高可并发海量存储服务

　　支持数据类型和数据量的高速增长，对物联网大数据进行批处理，适合构建PB级数据量和千万级用户量的云平台。

　　5、高可靠海量存储服务

　　支持物联网多源异构数据的统一高效和海量存储，并提供易于扩展的行业数据的离线计算和批处理架构，适合构建ZB级数据量和亿级用户量的分布式大平台。

　　6、基于Spark生态的实时计算服务

　　支持对物联网大数据智能分析能力，通过企业级中间件服务框架提供安全可靠接口，实现数据实时统计和计算。

　　7、基于机器学习的智能分析服务

　　支持安全高效的机器学习算法，通过支持分布式分类、聚类、关联规则等算法，为用户和物联网机构提供个性化的智能分析服务。

　　8、自定义迁移服务

　　支持对物联网大数据的整体迁移和同步，通过数据转换和数据迁移工具对不同数据类型和数据格式进行整体迁移，实现数据集的自定义生成。

　　用户对于数据的需求是越来越丰富的，在大数据时代已经没有一招鲜的解决方案了，只有见招拆招，有针对性的主打细分的场景，逐个击破才是近期的发展方向。

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