大数据的平台技术有哪些（大数据领域的相关技术服务数不胜数）
大数据的平台技术有哪些（大数据领域的相关技术服务数不胜数）第六类是系统混合负载管理支持。服务目标是针对资源平衡与控制，在各个时间段对用户使用系统时的资源进行管理和分配。服务内容是实现系统资源的分配与优化；制定混合负载策略；开发和配置负载管理技术支持。第五类是数据总新双系统维护支持。服务目标是保障两套系统数据的一致性、加载的及时性及异常错误的快速解决。服务内容主要包括ETL流程与脚本一致性技术支持；EDW系统数据一致性技术支持；双系统异常情况的技术支持；第二类是基于ETL流程、脚本和应用访问的优化。服务目标是通过对ETL脚本作业、SQL以及调度流程进行分析，完成基于ETL脚本和调度流程的优化工作。服务内容主要涉及脚本整体性能调查，重点脚本的性能分析与调整；ETL流程分析和优化；应用的整体运行性能调查，对于临时查询请求的支持工作。第三类是生态系统能力优化。服务目标是结合当前的生态架构，帮助客户梳理系统的使用状态，进一步清晰系统定位。服务内容涵盖生态系
技术服务，泛指通过技术市场运作的主要经营方式和范围。是指拥有技术的一方为另一方解决某一特定技术问题所提供的各种服务。如进行非常规性的计算、设计、测量、分析、安装、调试，以及提供技术信息、改进工艺流程、进行技术诊断、检验检测等服务。在大数据领域亦是如此，大数据技术，是指以大数据为商业手段的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。
从大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。由此可见，大数据服务是通过底层可伸缩的大数据平台和上层各种大数据应用，支撑机构或个人对海量、异构、快速变化数据采集、传输、存储、处理（包括计算、分析、可视化等）、交换、销毁等覆盖数据生命周期相关活动的各种数据服务。
我们在日常工作中经常遇到的大数据技术服务，无外乎技术开发、Bug调试、性能优化、咨询研究、系统监控等几个维度，因此可加以总结。分为八类供大家参考。
第一类是ETL和DBA领域专业支持。服务目标是系统的日常运行进行维护，以保障系统的正常运行。服务内容是常见故障问题；数据保存、清理与备份等实施指导；灾备环境日常定期数据同步检查。
第二类是基于ETL流程、脚本和应用访问的优化。服务目标是通过对ETL脚本作业、SQL以及调度流程进行分析，完成基于ETL脚本和调度流程的优化工作。服务内容主要涉及脚本整体性能调查，重点脚本的性能分析与调整；ETL流程分析和优化；应用的整体运行性能调查，对于临时查询请求的支持工作。
第三类是生态系统能力优化。服务目标是结合当前的生态架构，帮助客户梳理系统的使用状态，进一步清晰系统定位。服务内容涵盖生态系统架构分析，包括数据的使用频度与存储周期评估，系统任务查询工作负载、EDW能力特征等优化和支持工作。
第四类是IT系统优化及新技术应用支持。服务目标是数据库、数据仓库、大数据系统优化，提高整体性能。服务内容包括数据仓库系统参数的调整；ETL转换SQL与优化；系统资源与负载的优化技术支持。
第五类是数据总新双系统维护支持。服务目标是保障两套系统数据的一致性、加载的及时性及异常错误的快速解决。服务内容主要包括ETL流程与脚本一致性技术支持；EDW系统数据一致性技术支持；双系统异常情况的技术支持；
第六类是系统混合负载管理支持。服务目标是针对资源平衡与控制，在各个时间段对用户使用系统时的资源进行管理和分配。服务内容是实现系统资源的分配与优化；制定混合负载策略；开发和配置负载管理技术支持。
第七类是系统性能收集与技术支持。服务目标是对数据仓库系统性能数据进行收集，分析系统性能，优化系统性能。服务内容主要有分析当前IT系统情况；开通EDW系统性能数据的收集功能；收集报告并分析性能状况；提供优化的思路和相关技术支持。
第八类是新技术与产品定期交流。服务目标是结合最新产品、方案和跨行业应用案例，阐述业务与技术应用。服务内容包括企业新产品的介绍，产品新功能技术介绍等。
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