最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据。QooApp专注二次元ACG游戏的平台，如果你是ACG手游爱好者，这款平台非你莫属，数据熊猫〔数据分析学习交流社区〕数据熊猫社区是一个讨论大数据、数据分析、数据挖掘、统计分析软件（Excel、SPSS、SAS、Hadoop等）商业智能、数据化管理、数据可视化等技术的爱好者4、36大数据关注大数据和大数据应用。
1、大数据采集平台有哪些？
针对这个问题，我们先来了解下大数据采集平台提供的服务平台流程包括：1，首先平台针对需求对数据进行采集。2，平台对采集的数据进行存储，3，再对数据进行分析处理。4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据，优秀的大数据平台要能在大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘方面都能表现出优秀的性能。
现在来推荐几个主流且优秀的大数据平台：1，ApacheFlumeApache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统,它是一个分布式、可靠、可用的系统，是java运行时环境j用于从大量不同的源有效地收集、聚合、移动大量日志数据进行集中式数据存储，主要的功能表现在:1.日志收集:日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
2.数据处理:提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力,提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIXtail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力，
2，FluentdFluentd是一个用于统一日志层的开源数据收集器。Fluentd允许您统一数据收集和使用，以便更好地使用和理解数据，Fluentd是云端原生计算基金会(CNCF)的成员项目之一，遵循Apache2License协议。FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output，
官网：http://docs.fluentd.org/articles/quickstart主要的功能表现在:1,Input:负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，filetail等，2,Buffer:负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。
3,Output:负责输出数据到目的地例如文件，AWSS3或者其它的Fluentd，3，ChukwaChukwa可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop处理的文件保存在HDFS中供Hadoop进行各种MapReduce操作。Chukwa本身也提供了很多内置的功能，帮助我们进行数据的收集和整理，
官网：https://chukwa.apache.org/1，对应用的各个节点实时监控日志文件的变化，并将增量文件内容写入HDFS，同时还可以将数据去除重复，排序等。2，监控来自Socket的数据，定时执行我们指定的命令获取输出数据，优秀的平台还有很多，笔记浅谈为止，开发者根据官方提供的文档进行解读，才能深入了解，并可根据项目的特征与需求来为之选择所需的平台。
2、大数据网站有哪些？
在这个数据为王的时代，谁掌握了数据谁就掌握了市场主动权，很多公司都纷纷设立了数据分析部，通过数据分析来确定下一步的策略方针。目前比较好用的大数据分析网站如下：1、数据分析精选数据分析精选:数据分析师的网址、大数据分析、网站分析门户网站、数据科学家博客、数据达人微博、数据分析软件、Excel和PPT资源、经典数据分析图书、行业数据的导航网站，
2、中国统计网国内大数据分析首个门户,国内知名的数据分析门户网站，提供大数据行业新闻。统计百科知识、数据分析、商业智能(BI)、数据挖掘技术、Excel、SPSS、SAS、R语言、可视化等在线学习、交流平台，3、数据熊猫〔数据分析学习交流社区〕数据熊猫社区是一个讨论大数据、数据分析、数据挖掘、统计分析软件（Excel、SPSS、SAS、Hadoop等）商业智能、数据化管理、数据可视化等技术的爱好者4、36大数据关注大数据和大数据应用。
