导读：很多朋友问到关于部署大数据平台多少钱的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
两台服务器手动部署大数据平台
两台服务器手动部署大数据平台
##### 初始服务器数量
- 2台centos7
##### 建议配置
- 32G(RAM)
- 24cpu
- 10t(SATA)
### 1.环境
- 系统centos7
- jdk：1.8.0_171（64位）
- zookeeper：3.4.8
- spark-2.1.0-bin-hadoop2.6
- kafka_2.10-0.10.2.1
- hadoop-2.7.0
- hbase-1.2.6
- elasticsearch-6.3.0
### 2.系统准备
对应的安装包文件：
elasticsearch-6.3.0.tar.gz
hadoop-2.7.0.tar.gz
hbase-1.2.6-bin.tar.gz
jdk-8u171-linux-x64.tar.gz
kafka_2.10-0.10.2.1.tgz
mysql-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
spark2.1.0hadoop2.6.tgz.gz
zookeeper-3.4.8.tar.gz
一、 配置好hosts
```
两台设备的host
ip1 hello1
ip2 hello2
关闭防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
二、机器之间做好免密
1. 在hello1服务器中，cd /root/
2. ssh-keygen -trsa (全部按回车，走默认配置)
3. cat ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys
4. chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
5. scp ~/.ssh/authorized_keys root@hello2:~/.ssh/
到此处时可以实现hello1机器上通过root账户登录到hello2中，但从hello2中无法通过免密码登录到hello1服务器。
6. 在hello2服务器中，cd /root/
7. ssh-keygen -trsa (全部按回车，走默认配置)
8. cat ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys
9. scp ~/.ssh/authorized_keys root@hello1:~/.ssh/
到此处时可以实现hello1机器与hello2机器之间免密码互通
三、建立一个用户操作elasticsearch用户，后期所有安装软件放在该目录下（当前使用root账户安装）
1.添加用户：
useradd -m -s /bin/bash es
2.为该用户设置密码：
password es
四、安装JDK
如果系统自带openjdk，先将其卸载掉！
1.创建jdk安装路径(hello1、hello2都执行)
执行： mkdir /usr/java
2.解压缩jdk到安装目录
执行： tar -zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/
3.添加环境变量
vi /etc/profile,添加以下语句
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
执行：source /etc/profile
4.复制安装包和数据目录到hello2
scp -r /usr/java/jdk1.8.0_171 hello2:/usr/java/
scp /etc/profile hello2:/etc/
登录到hello2上，进入/home/es目录
执行： source /etc/profile
5、验证：
两台服务器上分别执行： java -version,查看输出的版本是否与安装的版本一致。
五、安装mysql
1.如果centos系统中自带mariadb，先卸载mariadb。
2.解压mysql安装包程序
执行：tar -xvf mysql-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
3.依次安装里面rpm包组建
rpm -ivh mysql-community-common-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-client-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-server-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-devel-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
4.启动MySQL
执行： systemctl start mysqld
5.登录mysql服务器
这种方式安装好后，会再my.cnf文件中自动生成一个密码，
执行：cat /var/log/mysqld.log | grep password， 出现如下记录：
2017-09-15T01:58:11.863301Z 1 [Note] A temporary password is generated for root@localhost: m-NdrSG4ipuO
其中“m-NdrSG4ipuO”为mysql root账户的初始密码。
登录：
执行： mysql -uroot -p
输入密码： m-NdrSG4ipuO，即可进入mysql服务器。
后续可自行修改root密码，创建新账户等操作。
六、安装zookeeper
1.解压zookeeper安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /home/es
2.创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s zookeeper-3.4.8 zookeeper
3.添加执行路径环境
vi /etc/profile
添加
export ZOOKEEPER_HOME=/home/es/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
执行
source /etc/profile
4.修改配置文件
cd /home/es/zookeeper
cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg
在/home/data下创建对应的zookeeper数据存储目录
mkdir /home/data/zookeeper
mkdir /home/data/zookeeper/data
mkdir /home/data/zookeeper/log
修改配置文件：conf/zoo.cfg，添加以下语句
dataDir=/home/data/zookeeper/data
dataLogDir=/home/data/zookeeper/log
server.1=hello1:2888:3888
server.2=hello2:2888:3888
5.创建server表示符文件
touch /home/data/zookeeper/data/myid
echo echo 1/home/data/zookeeper/data/myid
6.复制安装包和数据目录到hello2
scp -r /home/es/zookeeper-3.4.8 es@hello2:/home/es
scp -r /home/data/zookeeper es@hello2:/home/data
scp /etc/profile es@hello2:/etc
登录到hello2上
cd /home/es
ln -s zookeeper-3.4.8 zookeeper
echo echo 2/home/data/zookeeper/data/myid
执行
source /etc/profile
7.两台机器上分别执行
zkServer.sh start
8.验证
jps | grep QuorumPeerMain,查看是否有该进程
zkServer.sh status,查看服务状态
六、安装kafka
1.解压kafka安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf kafka_2.10-0.10.2.1.tgz -C /home/es
2.创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s kafka_2.10-0.10.2.1 kafka
3.修改配置文件
备份：
cp config/server.properties config/server.properties.bak
创建kafka日志目录：
mkdir /home/data/kafka
mkdir /home/data/kafka/kafka-logs
修改:config/server.properties,具体对应字段如下：
broker.id=0
delete.topic.enable=true
num.network.threads=10
num.io.threads=32
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/home/data/kafka/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=hello1:2181,hello2:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
6.复制安装包和数据目录到hello2
scp -r /home/es/kafka_2.10-0.10.2.1 es@hello2:/home/es
scp -r /home/data/kafka es@hello2:/home/data
修改hello2中的配置
登录到hello2上，cd /home/es/kafka,修改config/server.properties中broker.id值为2.
7.启动kafka
在两台机器的/home/es/kafka中，创建一个日志存放目录：mkdir start_log，执行以下命令：
nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties start_log/kafka_start_log 21
8.验证运行情况
jps | grep Kafka,查看进程
通过kafka命令查看topic。
七、安装hadoop
1.解压hadoop安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf hadoop-2.7.0.tar.gz -C /home/es
2.创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s hadoop-2.7.0 hadoop
3.创建数据存放目录
mkdir /home/data/hadoop
mkdir /home/data/hadoop/tmp
mkdir /home/data/hadoop/dfs
mkdir /home/data/hadoop/dfs/data
mkdir /home/data/hadoop/dfs/name
4.修改配置文件
修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
configuration
property
namefs.defaultFS/name
valuehdfs://hello1:9000/value
/property
property
namehadoop.tmp.dir/name
valuefile:/home/data/hadoop/tmp/value
/property
property
nameio.file.buffer.size/name
value131702/value
/property
/configuration
修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
configuration
property
namedfs.namenode.name.dir/name
valuefile:/home/data/hadoop/dfs/name/value
/property
property
namedfs.datanode.data.dir/name
valuefile:/home/data/hadoop/dfs/data/value
/property
property
namedfs.replication/name
value2/value
/property
property
namedfs.namenode.secondary.http-address/name
valuehello1:9001/value
/property
property
namedfs.webhdfs.enabled/name
valuetrue/value
/property
/configuration
修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
configuration
property
namemapreduce.framework.name/name
valueyarn/value
/property
property
namemapreduce.jobhistory.address/name
valuehello1:10020/value
/property
property
namemapreduce.jobhistory.webapp.address/name
valuehello1:19888/value
/property
/configuration
修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
configuration
!-- Site specific YARN configuration properties --
property
nameyarn.nodemanager.aux-services/name
valuemapreduce_shuffle/value
/property
property
nameyarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class/name
valueorg.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler/value
/property
property
nameyarn.resourcemanager.address/name
valuehello1:8032/value
/property
property
nameyarn.resourcemanager.scheduler.address/name
valuehello1:8030/value
/property
property
nameyarn.resourcemanager.resource-tracker.address/name
valuehello1:8031/value
/property
property
nameyarn.resourcemanager.admin.address/name
valuehello1:8033/value
/property
property
nameyarn.resourcemanager.webapp.address/name
valuehello1:8088/value
/property
property
nameyarn.nodemanager.resource.memory-mb/name
value768/value
/property
/configuration
配置/home/es/hadoop/etc/hadoop目录下hadoop-env.sh、yarn-env.sh的JAVA_HOME（不设置的话，启动不了）
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171
配置/home/es/hadoop/etc/hadoop目录下的slaves，删除默认的localhost，增加2个从节点，
hello1
hello2
5、将配置好的Hadoop复制到各个节点对应位置上，通过scp传送
scp -r /home/es/hadoop-2.7.0 hello2:/home/es/
scp -r /home/data/hadoop hello2:/home/data/
登录到hello2上，进入/home/es目录
执行： ln -s hadoop-2.7.0 hadoop
6、格式化nameNode及启动hadoop
在主服务器启动hadoop，从节点会自动启动，进入/home/es/hadoop目录
初始化，输入命令，bin/hdfs namenode -format
全部启动sbin/start-all.sh，也可以分开sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh
输入命令，jps，可以看到相关信息
7、验证hadoop运行情况
浏览器打开
浏览器打开
8、添加hadoop环境变量到/etc/profile
export HADOOP_HOME=/home/es/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"
执行： source /etc/profile
八、安装Hbase
1.解压hbase安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /home/es
2.创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s hbase-1.2.6 hbase
3.添加hbase环境变量到/etc/profile
export HBASE_HOME=/home/es/hbase
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
执行：source /etc/profile
4.修改HBASE配置文件
vi /home/es/hbase/conf/hbase-env.sh
增加： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171
修改： export HBASE_MANAGES_ZK=false
vi /home/es/hbase/conf/hbase-site.xml
修改类容：
configuration
property
namehbase.rootdir/name !-- hbase存放数据目录 --
valuehdfs://hello1:9000/hbase/hbase_db/value
!-- 端口要和Hadoop的fs.defaultFS端口一致--
/property
property
namehbase.cluster.distributed/name !-- 是否分布式部署 --
valuetrue/value
/property
property
namehbase.zookeeper.quorum/name !-- list of zookooper --
valuehello1,hello2/value
/property
property!--zookooper配置、日志等的存储位置 --
namehbase.zookeeper.property.dataDir/name
value/home/es/hbase/zookeeper/value
/property
/configuration
配置regionservers，vi /home/es/hbase/conf/regionservers
去掉默认的localhost，加入hello1、hello2
5、将配置好的hbase复制到各个节点对应位置上，通过scp传送
scp -r /home/es/hbase-1.2.6 hello2:/home/es/
scp /etc/profile hello2:/etc/
登录到hello2上，进入/home/es目录
执行： ln -s hbase-1.2.6 hbase
source /etc/profile
6、hbase的启动
hello1中执行： start-hbase.sh
7、验证hbase运行情况
输入jps命令查看进程是否启动成功，若 hello1上出现HMaster、HRegionServer、HQuormPeer，hello2上出现HRegionServer、HQuorumPeer，就是启动成功了。
输入hbase shell 命令 进入hbase命令模式，输入status命令，查看运行状态。
在浏览器中输入就可以在界面上看到hbase的配置
注意事项：
正常安装后，创建普通不带压缩表可以正常读写，当使用snappy进行压缩创建表时，该表无法再regionServer中启动！
解决方法：
1.在hbase-site.xml文件中添加一下属性
property
namehbase.regionserver.codecs/name
valuesnappy/value
/property
2.每台机器中将hadoop_native.zip解压缩到hbase安装目录的lib下，执行 unzip hadoop_native.zip $HBASE_HOME/lib/
3.在$HBASE_HOME/conf/hbase-env.sh 中添加：export HBASE_LIBRARY_PATH=/home/es/hbase/lib/native
4.重启Hbase服务即可
九、Spark安装
1.解压hbase安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf spark2.1.0hadoop2.6.tgz.gz -C /home/es
2.创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s spark2.1.0hadoop2.6 spark
3.修改配置文件
mv /home/es/spark/conf/spark-env.sh.template /home/es/spark/conf/spark-env.sh
vi /home/es/spark/conf/spark-env.sh
修改对应配置：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171
export SPARK_MASTER_IP=hello1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_LOCAL_IP=hello1
修改slaves文件
mv /home/es/spark/conf/slaves.template /home/es/spark/conf/slaves
vi /home/es/spark/conf/slaves
将localhost修改成：
hello1
hello2
5、将配置好的hbase复制到各个节点对应位置上，通过scp传送
scp -r /home/es/spark2.1.0hadoop2.6 hello2:/home/es/
登录到hello2上，进入/home/es目录
执行： ln -s spark2.1.0hadoop2.6 spark
在hello2中修改/home/es/spark/conf/spark-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171
export SPARK_MASTER_IP=hello1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_LOCAL_IP=hello2
6、启动spark
cd /home/es/spark
执行： sbin/start-all.sh
7、检测执行结果
jps | grep Worker,看是否有相应的进程。
十、安装elasticsearch
由于elasticsearch，用root账户无法启动，故该组件用es账户安装
1、切换到es账户： su es
2、解压hbase安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf elasticsearch-6.3.0.tar.gz -C /home/es/
创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s elasticsearch-6.3.0 elasticsearch
3、修改配置文件
vi /home/es/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
# 集群的名字
cluster.name: crrc-health
# 节点名字
node.name: node-1
# 数据存储目录（多个路径用逗号分隔）
path.data: /home/data1/elasticsearch/data
# 日志目录
path.logs: /home/data1/elasticsearch/logs
#本机的ip地址
network.host: hello1
#设置集群中master节点的初始列表，可以通过这些节点来自动发现新加入集群的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["hello1", "hello2"]
# 设置节点间交互的tcp端口（集群）,(默认9300)
transport.tcp.port: 9300
# 监听端口（默认）
http.port: 9200
# 增加参数，使head插件可以访问es
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
4、创建elasticsearch数据和存储目录
mkdir /home/data1/elasticsearch
mkdir /home/data1/elasticsearch/data
mkdir /home/data1/elasticsearch/logs
5、修改linux系统的默认硬限制参数
切换至root用户： su root
vim /etc/security/limits.conf
添加：
es soft nofile 65536
es hard nofile 65536
退出es登录，重新用es账户登录，使用命令：ulimit -Hn查看硬限制参数。
vi /etc/sysctl.conf
添加：
vm.max_map_count=655360
执行：
sysctl -p
6、将配置好的elasticsearch复制到各个节点对应位置上，通过scp传送
scp -r /home/es/elasticsearch-6.3.0 hello2:/home/es/
scp -r /home/data1/elasticsearch hello2:/home/data1/
登录到hello2上，进入/home/es目录
执行： ln -s elasticsearch-6.3.0 elasticsearch-6.3.0
在hello2中修改/home/es/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
修改： network.host: hello2
7、启动elasticsearch
使用es账户
执行：
/home/es/elasticsearch/bin/elasticsearch -d
8、验证
控制台中输入：curl
想了解一下建立一个电商平台需要多少钱？
电子商务平台费用主要以下两个因素构成：
1。硬件服务器成本（这个需要根据网站的流量大小确定）
2。电子商务平台的程序（采用php或者.net成本是不一样的）
这种平台，找不同的公司开发，价格相差比较大，从几千块到数十万都有可能！
（来自：3）仅供参考
大数据平台CDH6.2.0部署
1、yum install cloudera-manager-daemons cloudera-manager-agent cloudera-manager-server
2、cd /opt/cloudera/parcel-repo
（1）将第一部分下载的CDH Parcel文件（CDH-6.2.0-1.cdh6.2.0.p0.967373-el7.parcelCDH-6.2.0-1.cdh6.2.0.p0.967373-el7.parcel.sha256和manifest.json）上传至该目录下
（2）mv CDH-6.2.0-1.cdh6.2.0.p0.967373-el7.parcel.sha256 CDH-6.2.0-1.cdh6.2.0.p0.967373-el7.parcel.sha
（3）chown -R cloudera-scm:cloudera-scm /opt/cloudera/parcel-repo/*
3、将mysql-connector-java-5.1.47-bin.jar文件上传至CM Server节点上的/usr/share/java/目录下并重命名为mysql-connector-java.jar
4、安装 mysql（安装过程略），并创建相应库
mysql CREATE DATABASE scm DEFAULT CHARACTER SET utf8 DEFAULT COLLATE utf8_general_ci;
mysql CREATE DATABASE amon DEFAULT CHARACTER SET utf8 DEFAULT COLLATE utf8_general_ci;
mysql CREATE DATABASE rman DEFAULT CHARACTER SET utf8 DEFAULT COLLATE utf8_general_ci;
mysql CREATE DATABASE metastore DEFAULT CHARACTER SET utf8 DEFAULT COLLATE utf8_general_ci;
mysql GRANT ALL ON scm.* TO 'scm'@'%' IDENTIFIED BY 'scm';
mysql GRANT ALL ON amon.* TO 'amon'@'%' IDENTIFIED BY 'amon';
mysql GRANT ALL ON rman.* TO 'rman'@'%' IDENTIFIED BY 'rman';
mysql GRANT ALL ON metastore.* TO 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive';
mysql FLUSH PRIVILEGES;
mysql数据库与CM Server是同一台主机
执行命令：/opt/cloudera/cm/schema/scm_prepare_database.sh mysql scm scm
mysql数据库与CM Server不在同一台主机上
执行命令：/opt/cloudera/cm/schema/scm_prepare_database.sh mysql -h --scm-host scm scm
5、启动cloudera-scm-server
systemctl start cloudera-scm-server
6、登录页面进行配置
ip:7180
一般建设一个网站大概需要多少钱啊？
百忙之中写了此文，但愿对你有帮助。
我非常遗憾的告诉你，搭建一个网站的价格跨度非常大，从几百块到上千万的都有。从第一个网站诞生至今，已有29年，但国内外的建站行业还非常传统，没有发展成为一个标准化、高效率能满足绝大部分企业需求的工具/系统。
搭建网站的环节分为：域名购买、网站服务器空间、网站开发、网站设计、网站备案、网站部署上线、网站推广组成，除了设计及开发费是一次性收取之外，域名和空间费是按年支付的。
详细花费如下：
域名申请：0元到几十元到几千元甚至上亿元的域名都有。一般来说域名每年费用在1000元以内。
服务器购买：
独立主机：2-3万/年，一个1U服务器，分为服务器购买费用和机房托管费。
云服务器：以阿里云服务器为例，510元-3000元/年，基本可以满足普通企业的需求。可按月付费，随时升级或降级。
网站开发：0元—100万人民币
网站设计：单个页面费用在300—10000元左右
网站备案：费用：0费用，主要是时间成本。
网站上线：0费用，如果你是自己做网站，那就是人力成本，如果你找了建站公司，不单独收费。
网站推广：有的网站就做做SEO，分文不花。有的网站大量推广，一年推广费用上亿。
总计：500元—上千万元不等
下面我向大家详细介绍建站步骤以及注意事项，让你效率更高的搭建属于自己的网站：
第一步：域名选择
选取域名技巧：
越短越好、易于记忆；以com、、cn、edu、gov为佳；和品牌名相关。现在好的域名都被人抢注了，如果你的品牌名已经没有了，你可能花上万元从别人手上购买域名，很多人靠域名交易发了家。
申请域名步骤：
1：登录域名注册网站，比如国内的阿里云（前万网）或者美国的Godady。
国内还有很多域名服务商，比如新网、新网互联、时代互联，但这些公司都没有我前面提到的那两个品牌靠谱。对于企业服务购买，还是要选择大品牌安全可靠，我想你肯定不希望因为你贪图便宜出了问题影响整个公司的业务或者你个人的前途。
2：搜索你想要的域名，并根据域名技巧来挑选适合自己的域名
3：付款结算，即可实时查看你购买的域名，记得来年付费
第二步：服务器购买
服务器分为物理服务器和云服务器，现在大部分人都买性价比更高的云服务器。
独立主机：2-3万/年，一个1U服务器，分为服务器购买费用和机房托管费。
云服务器：以阿里云服务器为例，510元-3000元/年，基本可以满足普通企业的需求。还可以按月付费，随时升级或降级。和申请域名步骤类似，国内可供选择的云服务器的品牌有：阿里云、腾讯云、百度云、华为
云。
第三步：网站设计和开发
采取网站开发的方式有5种，而开发的模块分为前端开发和后台开发。这部分的技术含量是最高的，需要专业团队来完成。
网站开发有5种方式可供选择：
程序自助部署：自己开发写代码，主要是人力成本。
全定制开发：找建站公司定制自己的网站，提供源代码。费用：3万—上百万人民币。
半定制开发：找建站公司开发，功能用对方的系统，设计可以按照你的需求定制。一般不提供源代码。费用：1万以内。
模版自助建站：功能和设计都是建站公司现成的，你只需要提供文字和域名，一般是SaaS工具来搭建你的网站，无源代码。也不需要你后期进行网站运维。费用：1000元以内。
免费建站工具：适合个人建站，很多免费工具无法商用。费用：主要是人力成本。
如果你没有技术研发团队自己也不懂代码，最好是找建站公司来做，比如阿里云服务商五叶草互联网就提供建站服务，有模板建站、半定制化和全定制服务，以及中企动力、凡科也是做建站的，中企动力主要提供定制化建站，报价较高，凡科业内口碑不是特别好。
五叶草互联网：免费模板建站
值得一提的是，现在建站公司全国至少有几千家，你去百度搜索就会出来一大堆，但很多都是规模小、报价虚高、服务人员也是鱼龙混杂，信赖度比较低。我建议你先问问身边的熟人
看没有用过比较好的建站公司推荐，如果没有，可以尝试阿里云建站这样的大平台，毕竟大品牌售后有保障。我身边很多创业者在建站时吃过亏，你一定要货比三家，谨慎而行。
网站开发又分为2大模块：
前端页面：包括文本、图像、媒体、链接、表单、表格的生成。后台系统：包括开发后台登录系统、开发商品管理、开发订单系统、开发搜索系统、开发交易系统等等。还有涉及到数据库、搭建服务器这些比较繁琐的工作。这一块是对技术要求比较高，需要程序员美工、运维人员来搞定。
网站设计也是非常重要的：
如果你邀请专业人员给你设计页面的话，单个页面成本在单个页面成本在300—10000元左右，这个是看设计师的经验和水平。一般来说建站公司可以帮你设计页面，如果你准备DIY，也可以从猪八戒这样的平台发布任务寻找设计师。还有一个环节是网站框架结构的搭建，我指的是你的网站逻辑页面，各个内容怎么科学的分布在网站上。一般来说，一个网站又首页、频道页、详情页、产品页……你需要想好你的页面有多少个类别，各个类别怎么有序的组织在一起。每个页面又分别展示怎样的内容。这个一般是网站主编或者运营总监来负责。如果你是中小企业，没有网站策划经验，那可以先从模仿开始，借鉴你的同行或者你觉得做的比较好的网站。
网页色彩搭配技巧：
一个好的网站很容易建立公司和用户之间的信任。其中除了打开速度、网页内容等方面的因素，色彩搭配也是其中一环。基于我对网页配色的研究，一般会采取相近色、互补色来搭配。相近色的搭配给人的视觉效果很舒适、很自然。互补色搭配有时候也非常有亮点。
第四步：网站备案
费用：0费用，主要是时间成本。
备案流程和技巧：登录工业和信息化部网站，点击【ICP报备流程】，提交信息，注意：需要接入服务商进行备案，如果域名在阿里云买的就在阿里云备案。如果在其他地方买的就在其他服务商备案。最后一步是网站上线，如果你是自己做网站，那就是人力成本，如果你找了建站公司，是不单独收费的。当然，网站是做给用户看的，有了网站还需要给网站引流，带来更多精准用户，网站的价值才能发挥最大。目前主要渠道和方式有SEO、SEM、新媒体、信息流广告等。至于怎么做网站推广又是另外一个大话题了。以后有时间我再展开说。
以上就是对建站价格以及建站步骤的解读。
大数据平台建设有哪些步骤以及需要注意的问题
大数据平台的搭建步骤：
1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。
2、分布式计算平台/组件安装
国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）。2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便。3）开源组件一般会持续更新，提供必要的更新服务『当然还需要手动做更新操作』。4）因为代码开源，若出bug可自由对源码作修改维护。
3、数据导入
数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台『一般主要导入到Hive，也可将数据导入到Hbase』。
4、数据分析
数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。
5、结果可视化及输出API
可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。要基于大数据平台做展示，会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms级别』的行查找。 ElasticSearch可以实现列索引，提供快速列查找。
大数据平台搭建中的主要问题
1、稳定性 Stability
理论上来说，稳定性是分布式系统最大的优势，因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上，配置不合适，也可能成为最大的问题。
2、可扩展性 Scalability
如何快速扩展已有大数据平台，在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中，有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下，快速扩充平台是实际应用中的常见问题。
国内大数据分析服务平台这么多,哪家比较好？
以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：
1、 Cloudera
Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。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、 星环Transwarp
基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。
3、 阿里数加
阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。
4、 华为FusionInsight
基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。
5、网易猛犸
网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。
6.知于大数据分析平台
知于平台的定位与当今流行的平台定位不一样，它针对的主要是中小型企业，为中小型企业提供大数据解决方案。现阶段，平台主打的产品是舆情系统、文章传播分析与网站排名监测，每个服务的价格单次在50元左右，性价比极高。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于部署大数据平台多少钱的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～