最近我和我的团队一直在做一些大数据相关的工作 ， 我来解答一下 。
首先是第一个问题 ， 大数据平台是什么？
当我们说到一个平台的时候，我们的意识里面往往就知道，这里面肯定不止一样东西 ， 它是很多东西的一个集合，大数据平台也是一样，首先如果用几个字来描述它的话就是“它是一个数据解决方案”，进一步解析就是：大数据平台它是一个以分布式存储为基?。闪耸莼袢? ，数据清洗，数据流转，数据分析 ， 数据输出等工具集的一个数据解决方案 。它的核心使命是提供数据存储和数据分析服务给目标客户 。
那么它的核心组成部分是什么呢？实现的方法有多种，我就举一个最典型的大数据平台结构作为说明 。
目前无论是国内或者国外，应用最广泛也是最典型的大数据平台是以Hadoop为核心进行功能延伸的生态系统，业内把它叫做Hadoop生态，它开源并且免费使用 ， 它长什么样子？它的面目基本上是这样：
从上图我们得知，它就是一套以Hadoop分布式文件系统为核心的数据处理工具集，目的是为了向用户提供数据分析服务的一个集成解决方案 。
什么时候需要大数据平台？
简单的说就是当数据总量大到传统单机数据解决方面没办法存储 ， 分析，计算时就要用到大数据平台 。
【大数据平台和非大数据平台有哪些 什么时候需要大数据平台】
举例说，家用电脑目前一般是配置2TB大小的硬盘(存储容量约等于于18个128G的iPhone)，一般几万块钱的商用服务器容量大约在32TB容量 ， 高端的单机存储器可以达到100TB以上，但是数据量如果再大比如上跳一个数量级1000TB,也就是1PB左右，单机系统就无能为力了，不单是存储容量无能为力 ， 计算能力也无法应对了 ， 因为我们知道 ， 单台计算机的性能是有极限的，数据太多磁盘检索读取的速度就会变慢，CPU和内存压力也会变大，这个时候需要完成一个数据分析任务就要耗时很长，那么这个时候大数据平台就派上用场了，大数据平台的一个特性就是多台计算机组成一个集群集体并行作战，并且理论上可以无限拓展 。
