大數(shù)據(jù)平臺是為了計算，現(xiàn)今社會所產(chǎn)生的越來越大的數(shù)據(jù)量，以存儲、運算、展現(xiàn)作為目的，集數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、查詢檢索、分析挖掘、應用接口等為一體的平臺。大數(shù)據(jù)平臺搭建是為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值化。

大數(shù)據(jù)平臺具有以下主要特點：

1、高度可擴展性

大數(shù)據(jù)平臺必須能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，因此具有高度可擴展性是關鍵特點之一。這意味著它可以通過增加硬件資源或節(jié)點來應對不斷增長的數(shù)據(jù)量。

2、多樣化數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)平臺可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括結構化數(shù)據(jù)(如關系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù))、半結構化數(shù)據(jù)(如XML和JSON文檔)和非結構化數(shù)據(jù)(如文本、圖像和視頻文件)。

3、數(shù)據(jù)存儲

大數(shù)據(jù)平臺提供分布式數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，允許數(shù)據(jù)在多個節(jié)點上分散存儲，以確保可靠性和容錯性。常見的存儲系統(tǒng)包括Hadoop HDFS、Amazon S3等。

4、數(shù)據(jù)處理框架

大數(shù)據(jù)平臺通常集成了多種數(shù)據(jù)處理框架，如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等，用于批量處理、流式處理和機器學習等不同類型的數(shù)據(jù)處理任務。

5、數(shù)據(jù)分析工具

大數(shù)據(jù)平臺通常提供數(shù)據(jù)分析工具和可視化工具，用于探索和分析數(shù)據(jù)、生成報告以及可視化數(shù)據(jù)結果。

6、安全性和隱私保護

考慮到大數(shù)據(jù)中可能包含敏感信息，大數(shù)據(jù)平臺需要提供強大的安全性和隱私保護措施，以確保數(shù)據(jù)的機密性和完整性。

7、高性能計算

大數(shù)據(jù)平臺通常構建在分布式計算框架之上，能夠充分利用集群中的多個計算節(jié)點，以實現(xiàn)高性能的數(shù)據(jù)處理和分析。

8、實時數(shù)據(jù)處理

隨著實時數(shù)據(jù)變得越來越重要，許多大數(shù)據(jù)平臺也包括流式處理組件，以支持對實時數(shù)據(jù)的處理和分析。

總之，大數(shù)據(jù)平臺是一個綜合性的解決方案，用于有效地管理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)，以支持企業(yè)和組織在數(shù)據(jù)驅動的決策和創(chuàng)新方面取得成功。這些平臺的特點包括可擴展性、多樣化數(shù)據(jù)處理、分布式數(shù)據(jù)存儲和處理、安全性和隱私保護、高性能計算以及實時數(shù)據(jù)處理等。