大数据用的什么平台系统在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各行各业的核心驱动力。

大数据分析能够为企业提供重要的商业洞察，从而帮助他们做出更明智的决策。

要有效地处理大数据，并从中获取有用的信息，需要依赖于一种高效的平台系统。

大数据究竟用的是什么平台系统呢？大数据处理的平台系统有哪些大数据处理的平台系统主要分为两类：分布式文件系统和分布式计算框架。

分布式文件系统是用于存储海量数据的一种系统，它将数据分散存储在多个节点上，以提高存储容量和访问速度。

常见的分布式文件系统包括Hadoop的分布式文件系统（HDFS）和谷歌的分布式文件系统（GFS）等。

分布式计算框架则是用于对大数据进行处理和分析的系统，它通过将计算任务分散到多个节点上进行并行处理，以提高计算速度和效率。

目前最常用的分布式计算框架包括Hadoop的MapReduce、ApacheSpark和谷歌的大数据处理框架（GoogleCloudDataflow）等。

为什么要使用分布式文件系统分布式文件系统具有高容量、高可靠性和高可扩展性的特点，能够满足大数据处理的需求。

与传统的单机文件系统相比，分布式文件系统能够将数据分散存储在多个节点上，并提供数据冗余和备份机制，从而提高了数据的可靠性和可用性。

分布式文件系统能够依靠多个节点的存储容量，提供海量数据的存储空间。

分布式文件系统还支持数据的分布式访问和并行处理，能够满足大规模数据处理的需求。

分布式计算框架有哪些优势分布式计算框架能够将大数据处理任务拆分成多个子任务，并将这些子任务分散到多个节点上进行并行处理。

这种方式能够大大提高数据处理的速度和效率。

与传统的串行计算方式相比，分布式计算框架能够同时利用多个节点的计算资源，从而加速大数据处理的过程。

分布式计算框架还支持容错和故障恢复机制，能够应对节点故障和网络问题，保证数据处理的可靠性。

如何选择适合的大数据平台系统选择适合的大数据平台系统需要考虑多个方面的因素。

需要评估自身的数据规模和处理需求，以确定是否需要分布式文件系统和分布式计算框架。

需要考虑平台系统的可靠性和可扩展性，以确保能够满足未来的业务发展需求。

还需要考虑平台系统的成本和使用难度，以确保能够在预算和技术能力范围内选择合适的平台系统。

需要考虑平台系统的生态系统和支持社区，以便能够及时获取技术支持和更新。

大数据处理的平台系统主要包括分布式文件系统和分布式计算框架。

分布式文件系统用于存储海量数据，提供高容量、高可靠性和高可扩展性的特点。

分布式计算框架用于对大数据进行处理和分析，提供并行计算和故障恢复等功能。

选择适合的平台系统需要综合考虑数据规模、处理需求、成本、可靠性等因素。

通过合理选择平台系统，企业能够更好地利用大数据，提升业务效率和竞争力。