在大数据的工作中，我们需要了解许多工具和平台。当我们熟悉这些工具时，我们将能够更好地处理大数据所涉及的问题。关于大数据有很多工具。现在将重点讨论大数据的处理平台。大数据的处理平台也很多，我们可以区分大数据的处理过程。大数据的处理过程也很多，如大数据的采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果显示等。各个领域的大数据应用程序通常都涉及这些基本过程，但不同的应用程序可能会将重点放在它们上。那么大数据处理平台都有什么类型呢们就给大家解答一下。
通常来说，有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题。目前大数据技术平台有很多，这就需要我们可以对大数据处理平台进行分类，这就可以从大数据处理的过程、大数据处理的数据类型、大数据处理的方式以及平台对数据的部署方式这几方面进行。
首先我们从大数据处理的方式来划分，这样我们就能够把大数据平台分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。这样分使得大数据处理系统更容易区分。
然后我们就给大家说一下从大数据处理的过程来区分大数据处理平台。通过数据处理的过程我们可以分为数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、分析、预测、应用等功能。
如果我们从大数据处理的数据类型来划分，这里我们可以分为针对关系型数据、非关系型数据、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。这些在很多企业中经常使用的。
假如我们从平台对数据的部署方式区分大数据分析平台我们可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式。
其实技术平台还有分布式、集中式之分，云环境和非云环境之分等。这样就能够为用户提供了大数据存储、计算能力、大数据分析挖掘、以及输出展示等服务，用户可以容易地实现BI商业智能、人工智能服务，具备一站式数据应用能力。
关于大数据处理平台的划分我们就给大家介绍到这里了。中琛魔方平台表示 大数据处理平台 真的有很多，我们需要根据自己的实际情况选择学大数据处理平台，这样是对工作的负责，也是对自己的负责。
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