百度搜索大数据(企业如何在大数据环境下进行数据迁移)

1. 百度搜索大数据，企业如何在大数据环境下进行数据迁移？

我们一般会用到百度网盘和钉盘两种。

2. 信息大数据下的互联网商业和垄断有什么区别？

谢邀，我以自己的浅薄认识来回答一下这个问题。

大数据技术加持的互联网商业和垄断本质上没有区别，互联网商业的最终目的就是垄断。

要说清楚这个问题，我们先来看一下垄断的定义。所谓垄断，是把一个或几个经济部门的大部分商品的生产和销售掌握在自己手中的极少数大企业，为了规定垄断价格、控制原料来源和销售市场，实现规模经济并获取高额垄断利润，达成协议而实现的同盟和联合。

随着生产力的发展和科学技术的进步，会不断涌现出各种大型的高效率的机器设备。在这个问题中，毫无疑问，大数据就是互联网技术中的代表。先进的科技既为大生产提供了可能，也对大生产提出了要求，因为这些先进的技术设备只有在实力雄厚的大企业中才能加以推广和利用。对应过来，也就是说，能玩得转大数据的公司，都是互联网中的头部公司，是拥有用户量最多的巨无霸。信息大数据只是这些巨无霸公司用以进一步巩固自己地位的手段。可以说，大数据下的互联网商业模式最终的目的就是垄断。

1.互联网商业的“双刃”效应

互联网商业改变了企业的传统商业模式和用户价值观。比如，现在远在大山里的农产品种植户，可以用过电商把自己的产品卖往全世界；消费者在购买商品时也不必局限于地域限制，只要快递送得到，你就可以买。这些在互联网商业发展前，根本是不可能实现的事。另一方面，互联网巨头通过大数据分析及精准定位，找出最有价值的客户，实施精准营销。它的商业模式和定位，与传统商业模式相比具有更好的实用性。现在你只要在某个电商平台上搜索过某个商品，你后面再继续用浏览器看新闻或者视频时，总是会有相关方面的商品推荐广告出现。不要惊讶，这就是大数据技术的具体应用体现。

但是在另一个“刃”上，互联网商业对于普通的商业模式是具有破坏性的。相信大家都有所耳闻，互联网商业快速发展的这些年，一直有声音说实体门店一天比一天难，大量城市商业体倒闭，从业人员失业，甚至连很多做不起眼小生意的小商贩都退出了舞台。不夸张地说，这正是因为互联网商业的高度垄断性质使得商业生态环境发生剧烈波动，一定程度的造成对实体经济的损害。

2.互联网寡头初现

互联网行业已经从自由竞争时代走向了垄断竞争时代。从2012年优酷、土豆宣布以100%换股的方式合并开始，腾讯入股京东，滴滴合并快的打车和Uber。。。中国互联网公司之间合并、收购的案例更加频繁的发生，且规模远超以往。直到现在，大家在生活中耳熟能详的互联网公司也就那么几个：腾讯，阿里，头条，京东，美团，滴滴，网易。。。其它的恐怕得再想一会儿才列的出来了。

经济竞争的一般趋势总是大企业战胜小企业，大资本吞并小资本。互联网虽然是科技浪潮中的新兴产业，但它依然属于资本主义经济体系下的范畴，那么它也不会跳出经济发展的客观规律。经济学中早就指出，生产扩大的过程，同时也就是生产不断集中的过程；而当生产和资本集中发展到一定程度的时候，就自然而然地走向垄断。

早在几年前，互联网创业圈中就有一种说法：“现在已经不是BAT抄你怎么办的时代了，而是如果BAT不投你怎么办了。”换句话说，BAT等互联网巨头掌握了几乎所有的上游资源和下游渠道，这对于一些互联网创业公司或小型企业来说就如同被人掐住了命门。如果BAT对它们不看好，它们就注定无法在这个行业立足。

3.垄断的“苗头”已现

这些巨头公司已经坐拥这个地位，它们难道就满足在原地沾沾自喜了吗？肯定不是。为了追求商业利益的最大化，这些巨头一定会利用已有的地位做出一些“动作”。

就拿最近有关我们具体生活百度网盘的用户激励计划事件来说一说。

2020年4月份，百度推出了所谓的“用户激励计划”，它的本质就是利用用户的本地硬件资源，缓解百度的服务器的压力。明面上，这是对用户提出了一个积分兑奖品的活动，但是你仔细的算一下账就会发现，这哪是什么奖励，明明就是把用户的电脑当做“肉鸡”！并且更过分的是，即使你取消了激励计划的选项，它在后台依然会悄悄运行。百度这个做法被曝光后，遭到广大网友的一致批评和抵制，但是到现在收效甚微。

究竟是什么给了百度这样的勇气？我们来看一下百度网盘在国内的份额。

百度网盘在国内个人网盘的份额超过8成，这事实上已经形成了一家独大的垄断局面，这下大家应该明白为什么百度有这样的勇气了吧。

在巨头垄断的商业局面下，百度的“动作”已经不是第一个，但是也绝不会是最后一个。

所以，最后再重申一下：大数据技术加持的互联网商业和垄断本质上没有区别，互联网商业的最终目的就是垄断。希望我的回答能帮到有相同疑问的朋友。

3. 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，Apache Flume

Apache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（UNIX tail）、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，Fluentd

Fluentd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Apache 2 License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，file tail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，AWS S3或者其它的Fluentd。

3，Chukwa

Chukwa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。

4. 百度该如何挑选人才？

这个问题百度的HR心里应该更加有底，不用我们操心，哈哈哈。

5. 如何与百度阿里腾讯这些大数据平台合作？

BAT大数据目前并没有直接商业化，没有直接以产品的形式卖给企业。但间接的方式是有的，比如针对大企业提供解决方案时会有定制化的大数据部分，还有就是他们的产品中有部分大数据服务，比如天猫的数据分析直通车、百度的信息流广告、微信朋友圈广告等都是基于大数据的。另外BAT会和一些行业的技术合作伙伴开放接口类的大数据服务，但基于战略级的合作伙伴才有资格。我们公司有这方面资质，所以比较了解，希望回答对你有帮助。