导读：很多朋友问到关于构建一个大数据平台需要多少费用的相关问题，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！
如何创建一个大数据平台
所谓的大数据平台不是独立存在的，比如百度是依赖搜索引擎获得大数据并开展业务的，阿里是通过电子商务交易获得大数据并开展业务的，腾讯是通过社交获得大数据并开始业务的，所以说大数据平台不是独立存在的，重点是如何搜集和沉淀数据，如何分析数据并挖掘数据的价值。
我可能还不够资格回答这个问题，没有经历过一个公司大数据平台从无到有到复杂的过程。不过说说看法吧，也算是梳理一下想法找找喷。
这是个需求驱动的过程。
曾经听过spotify的分享，印象很深的是，他们分享说，他们的hadoop集群第一次故障是因为，机器放在靠窗的地方，太阳晒了当机了（笑）。从简单的没有机房放在自家窗前的集群到一直到现在复杂的数据平台，这是一个不断演进的过程。
对小公司来说，大概自己找一两台机器架个集群算算，也算是大数据平台了。在初创阶段，数据量会很小，不需要多大的规模。这时候组件选择也很随意，Hadoop一套，任务调度用脚本或者轻量的框架比如luigi之类的，数据分析可能hive还不如导入RMDB快。监控和部署也许都没时间整理，用脚本或者轻量的监控，大约是没有ganglia、nagios，puppet什么的。这个阶段也许算是技术积累，用传统手段还是真大数据平台都是两可的事情，但是为了今后的扩展性，这时候上Hadoop也许是不错的选择。
当进入高速发展期，也许扩容会跟不上计划，不少公司可能会迁移平台到云上，比如AWS阿里云什么的。小规模高速发展的平台，这种方式应该是经济实惠的，省了运维和管理的成本，扩容比较省心。要解决的是选择平台本身提供的服务，计算成本，打通数据出入的通道。整个数据平台本身如果走这条路，可能就已经基本成型了。走这条路的比较有名的应该是netflix。
也有一个阶段，你发现云服务的费用太高，虽然省了你很多事，但是花钱嗖嗖的。几个老板一合计，再玩下去下个月工资发布出来了。然后无奈之下公司开始往私有集群迁移。这时候你大概需要一群靠谱的运维，帮你监管机器，之前两三台机器登录上去看看状态换个磁盘什么的也许就不可能了，你面对的是成百上千台主机，有些关键服务必须保证稳定，有些是数据节点，磁盘三天两头损耗，网络可能被压得不堪重负。你需要一个靠谱的人设计网络布局，设计运维规范，架设监控，值班团队走起7*24小时随时准备出台。然后上面再有平台组真的大数据平台走起。
然后是选型，如果有技术实力，可以直接用社区的一整套，自己管起来，监控部署什么的自己走起。这个阶段部署监控和用户管理什么的都不可能像两三个节点那样人肉搞了，配置管理，部署管理都需要专门的平台和组件；定期Review用户的作业和使用情况，决定是否扩容，清理数据等等。否则等机器和业务进一步增加，团队可能会死的很惨，疲于奔命，每天事故不断，进入恶性循环。
当然有金钱实力的大户可以找Cloudera，Hortonworks，国内可以找华为星环，会省不少事，适合非互联网土豪。当然互联网公司也有用这些东西的，比如Ebay。
接下去你可能需要一些重量的组件帮你做一些事情。
比如你的数据接入，之前可能找个定时脚本或者爬log发包找个服务器接收写入HDFS，现在可能不行了，这些大概没有高性能，没有异常保障，你需要更强壮的解决方案，比如Flume之类的。
你的业务不断壮大，老板需要看的报表越来越多，需要训练的数据也需要清洗，你就需要任务调度，比如oozie或者azkaban之类的，这些系统帮你管理关键任务的调度和监控。
数据分析人员的数据大概可能渐渐从RDBMS搬迁到集群了，因为传统数据库已经完全hold不住了，但他们不会写代码，所以你上马了Hive。然后很多用户用了Hive觉得太慢，你就又上马交互分析系统，比如Presto，Impala或者SparkSQL。
你的数据科学家需要写ML代码，他们跟你说你需要Mahout或者Spark MLLib，于是你也部署了这些。
至此可能数据平台已经是工程师的日常工作场所了，大多数业务都会迁移过来。这时候你可能面临很多不同的问题。
比如各个业务线数据各种数据表多的一塌糊涂，不管是你还是写数据的人大概都不知道数据从哪儿来，接下去到哪儿去。你就自己搞了一套元数据管理的系统。
你分析性能，发现你们的数据都是上百Column，各种复杂的Query，裸存的Text格式即便压缩了也还是慢的要死，于是你主推用户都使用列存，Parquet，ORC之类的。
又或者你发现你们的ETL很长，中间生成好多临时数据，于是你下狠心把pipeline改写成Spark了。
再接下来也许你会想到花时间去维护一个门户，把这些零散的组件都整合到一起，提供统一的用户体验，比如一键就能把数据从数据库chua一下拉到HDFS导入Hive，也能一键就chua一下再搞回去；点几下就能设定一个定时任务，每天跑了给老板自动推送报表；或者点一下就能起一个Storm的topology；或者界面上写几个Query就能查询Hbase的数据。这时候你的数据平台算是成型了。
当然，磕磕碰碰免不了。每天你都有新的问题和挑战，否则你就要失业了不是？
你发现社区不断在解决你遇到过的问题，于是你们架构师每天分出很多时间去看社区的进展，有了什么新工具，有什么公司发布了什么项目解决了什么问题，兴许你就能用上。
上了这些乱七八糟的东西，你以为就安生了？Hadoop平台的一个大特点就是坑多。尤其是新做的功能新起的项目。对于平台组的人，老板如果知道这是天然坑多的平台，那他也许会很高兴，因为跟进社区，帮忙修bug，一起互动其实是很提升公司影响力的实情。当然如果老板不理解，你就自求多福吧，招几个老司机，出了问题能马上带路才是正道。当然团队的技术积累不能不跟上，因为数据平台还是乱世，三天不跟进你就不知道世界是什么样了。任何一个新技术，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是关键业务换技术，那需要小心再小心，技术主管也要有足够的积累，能够驾驭，知道收益和风险。
如何搭建大数据分析平台？
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：
Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。
数据导入。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。
数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。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。
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架设一个网站建设一个网站需要花费多少
针对这个疑问，很多人张口就来：域名、空间、程序、工具，很简单。其实这个回答倒也没错，对于一个初出茅庐的建站新手，作为SEO行业的老人，一般我也是那么回答新手的咨询，因为说的简单可以让新手更有学习的热情，同时也可以省去不少的麻烦，如果你说的太深奥，可能阻止了一个新人学习的热情。但是也正是因为大家都懒得解释造成了很多客户意识上就认为建站的成本是极低的。于是今天对于“你建站为什么收费那么贵”我给出正面的回应：一个早餐，路边飞尘摊位5元，店铺里面10元，普通酒店50元，而五星级酒店可以达到上万元！
企业网站建设
建网站需要的材料从硬件上来说确实是域名、空间、程序、工具，一个顶级域名一般不超过100元，特价虚拟主机空间基础设置完善的也不过600，程序是免费的，如若需要好看一点的源码程序也就400-500元，如果是会员可能更加便宜，而工具可以免费下载。因此在硬件上来说，一个优质的网站需要的费用也就1000块钱左右。
但是你似乎忘记了你需要为别人的劳动和知识付费，这就好像去医院动个手术，材料费大概消毒液，点滴，手术刀等，不过几百元，为什么要收费上万甚至上百万手术费用？ 对网站开发员而言，你既不是他亲戚，也不是他的恋人或者基友，他不可能花上一个星期甚至长达几个月，为你辛辛苦苦的修改源代码，进行各种程序开发及外观模板的删减、修改；图片、LOGO、banner的设计，修改上传，也不可能为你免费上传你的产品加上修饰性的文字，以及为产品加上利于后期优化的SEO标题、将插图的大小调到正好，更不可能找编辑或者为你编写原创文章在新闻资讯栏目上，甚至是后续网站维护，优化推广的培训等。
网站烦劳交给我们
因此建站需要什么？当然还有：我脑袋里的建站知识、代码知识、ps知识、视频知识，编辑能力以及我所花费的时间和精力，所以你要说我建一个网站收费3000以上贵了，那么你可以去找你认为那些便宜、优惠的甚至是0元免费建站的，但是我希望你能做好被挖坑套路的准备。
几百甚至0元建站挖坑陷阱总结
响应式网站建设
生活中有一句话：一分钱一分货。常见某品牌商家降价打折处理的情况下，作为一个有经验的人你就会理解一分钱一分货，但是也需要你本身具备识别能力。你看就算品牌商家打折处理产品也是过季的、断码的，还需要你满多少送多少优惠券，需要继续购买，让你深陷在便宜的购物区不能自拔，而不是直接的打折进行变现。何况是可以几百甚至0元自助建站，不要钱的便宜事，那岂不是更充满里诱惑力。那么我想说如果你不能抵挡低价甚至免费的诱惑力，那么你要做好被套路的准备。
1.域名陷阱：一般几百甚至0元建站的域名都是二级域名，基本上不会出现xxxx.com的顶级域名，且能够给你选择的二级域名大多都是少见的不利于优化的，这个时候你利用免费建站系统需要换域名可以，给钱就行，这是收费的第一步，并且你会发现此时的域名收费价格高于专业的域名提供服务商价格,一般会从几百起步。。。
2.空间陷阱：流量限制、速度限制、大小限制等等基础功能的限制，打开速度慢是最要命的，当然要换，换可以给钱就OK，随便换，价格上我想就不用说了，比正常的高出几倍，且针对每一个限制都需要分别收费。
3.程序陷阱：几百甚至0元免费建站正常都是傻瓜式的操作，你不要具备一点知识直接拖拽完成即可，当然网站结构并不是你能随心所欲的，你不能删减，不能修改，如果你想添加模块同样的套路还是给钱，比如增加QQ客服系统是必须的吧，要加，给钱；如果你想添加手机插件、工具，SEO优化模块，怎么办? 当然是分别给钱！最后又比正常网站高出不知几倍的费用。
4.续费陷阱：最后的一步当然就是续费，在你辛辛苦苦从几百甚至0元建站到修改或者增加每一个内容都给钱，一年后将网站SEO上去了，也不太想放弃这个网站了，那么续费的价格一下上涨了，就把你架在那里了，想想一年的努力不能白费，咬咬牙狠狠心续费吧，打碎了牙往肚子里咽。
5. 其它限制：内容条数限制，图片大小限制，SSL网站安全认证限制，https支持限制，SEO优化推广功能限制，无售后服务，无客服，有客服无态度。。。。。。。。。。。此处省略1万字，充分诠释着一分钱一分货的道理。
当然如果你有强大的内心，并且你认为你坚定不移的只会使用建站公司免费提供模板、域名，且网站你就留着给自己看，或者自己发给客户看，那么我无话可说，因为对你而言网站需要优化，也根本不用考虑网站是否有利于SEO优化。
总结：建网站需要什么？真的有几百甚至0元免费建站那么好的事吗？作为一个聪明人我们内心心里都是清楚的，无利润无售后更无生存，早就已经灭亡了，只要看清楚这一点本质，当然就能够洞悉商家背后的陷阱，自然也能够领会一个早餐的价格可以从几元到上万的区别。
如何低成本，高效率搭建Hadoop/Spark大数据处理平台
租用云服务
按需部署和弹性灵活
传统大数据平台有几个通病：建设周期过长，扩容不便，因此一般都会适当放大大数据建设规模，造成早期资源闲置浪费，也埋下了后期资源不足的隐患，影响业务发展。云计算很早就解决了弹性建设的问题，我们可以按需进行大数据平台建设，并伴随业务的增长而快速弹性伸缩，企业可以做到按需支付成本。 此外，Hadoop/Spark 大数据生态系统中组件众多，每种组件对硬件资源的要求不同，而传统大数据平台建设中，往往很难兼顾资源需求上的差异。和其他独享型规格族提供了不同的配置，可以为每个 Hadoop/Spark 组件节点「量体裁衣」来选择实例，最大限度避免资源浪费。 当遇到临时性突发的大数据分析需求时，借助大数据平台的规模和分析能力，可以快速获得需要的结果，当任务完成后，又能立即释放资源，节省成本。
• 性价比
采用独享计算架构 + 本地存储设计，CPU 的计算性能在实例间是独享的，这种设计能有效保障大数据计算能力的稳定性。配备高性能企业级 6TB SATA 硬盘，存储吞吐能力可以达到最大 5GB/s，有效缩短 HDFS 文件读取和写入时间。基于SDN 和网络加速技术， 在 10GE 组网环境下，最大可提供 20Gbps 网络带宽，可满足大数据分析节点间数据交互需求，例如 MapReduce 计算框架下 Shuffle 过程等，缩短分析任务整体运行时间。 最重要的一点是， 上做了非常大的交付创新，支持包月、包年的预付费支付模式，同时也支持按小时付费的使用模型，真正做到即开即用，按量付费，没有运维，钱不浪费，云本身的弹性优势就很明显，加上业务上的优化，确实加分不少。
• 可靠性
独有的部署集（Deployment Set）机制，可以保证用户采用 实例构建大数据平台时，在任何规模下都可以充分将实例按业务可靠性要求，进行机架、交换机、可用区等级别容灾保护。同时，还可以充分享用全球高效、稳定的机房和网络基础设施，大大降低客户建设复杂度和成本。这在传统模式下是很难做到，既能做到全局的安全性又能做到局部的弹性伸缩，或许，这就是云的终极形态吧。 总之还是非常推荐这款 实例的，中大型企业对大数据处理平台的稳定性、性价比、部署周期都有比较强的要求的可以考虑一下。
大数据平台架构培训费多少?
不要只考虑费用问题，贵有贵的道理，一般不到两万，魔据有实力不管是否有基础学习都是没有问题的，一个班一般50个人左右，主要看的是自身学习是不是用心，够不够努力，也可以去实际了解一下。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于构建一个大数据平台需要多少费用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～