大數據平臺的技術基礎包括：分布式存儲：hdfs、dynamo、hbase、mongodb；分布式計算：mapreduce、spark、flink；數據管理：zookeeper、kafka、數據治理工具；數據分析：hive、tensorflow、tableau；其他技術：容器化、云計算、安全和合規性。

大數據平臺的技術基礎

大數據平臺為了處理海量、多樣、高速的數據，采用了多種技術：

1. 分布式存儲

• hadoop分布式文件系統 (hdfs)：存儲海量數據，具有高容錯性和可擴展性。
• 分布式哈希表 (Dynamo)：存儲鍵值對數據，具有良好的分布和負載均衡。
• 列族數據庫 (hbase)：存儲稀疏數據，適合存儲海量的數據表。
• 文檔數據庫 (mongodb)：存儲半結構化數據，具有靈活性和可擴展性。

2. 分布式計算

• mapreduce：并行處理大規模數據，將任務分解為小的子任務。
• Spark：快速且通用的集群計算框架，可以處理批處理和流數據。
• Flink：實時流處理引擎，可以以低延遲快速處理數據。

3. 數據管理

• 分布式鎖服務 (zookeeper)：協調分布式系統并防止數據不一致。
• 消息隊列 (kafka)：發布/訂閱消息傳遞系統，用于實時數據流處理。
• 數據治理工具：確保數據的質量、一致性和安全。

4. 數據分析

• sql on Hadoop（如 hive、Presto）：允許用戶使用 SQL 查詢大數據。
• 機器學習庫 (tensorflow、pytorch)：用于構建和訓練機器學習模型。
• 可視化工具（如 Tableau、Power BI）：幫助用戶分析和展示數據。

5. 其他技術

• 容器化（如 docker、kubernetes）：封裝和管理應用程序和服務。
• 云計算：提供可擴展的計算和存儲資源，用于部署大數據平臺。
• 安全和合規性：確保大數據的安全存儲、處理和訪問。