一 前言
在简化数据量和降低大数据应用的复杂性中，大数据分析发挥着关键的作用。可视化是其中一个重要的途径，它能够帮助大数据获得完整的数据视图并挖掘数据的价值。大数据分析和可视化应该无缝连接，这样才能在大数据应用中发挥最大的功效。这篇文章将介绍一些常规的数据可视化方法以及在大数据应用领域突破常规的可视化手段，也会讨论大数据可视化带来的挑战，同时介绍可视化大数据平台领域新的方法、应用程序以及其技术的进步。
二 大数据引擎
数据太大会导入读取速度大大降低，很有可能一天一夜都在读取数据，这样给我们工作带来很多麻烦，为此，解决这样问题。我们要进行一系列操作，hadoop集群安装配置，zookeeper集群安装配置，hbase完全分布式安装，Hive安装，scala安装,spark安装,sqoop安装，flume安装。这些安装完成之后，对非开发者来说，在听天书，为此小编推荐帆软finebi。
1.FineBI Spider高性能计算引擎，以轻量级的架构实现大数据分析
- 存储高压缩：先进列式存储，大幅降低磁盘IO，强大的数据压缩，让数据占用存储空间大幅降低，节省磁盘空间。
- 本地与直连双模式切换：支持本地与直连双模式切换，可以依托数据库的计算性能实现前端的快速展现和分析。
2.FineBI Spider引擎支持实时数据与抽取数据两种模式，更可无缝切换
- 抽取数据：提供基于索引的高效计算引擎，通过数据预加载，支撑前端快速数据分析，适用于实时性要求不高的大数据分析场景。
- 实时数据：直接对接读取企业的数据库表进行分析，适用于对实时性要求较高的大数据分析场景。
3.FineBI Spider引擎的高性能可轻松实现亿级以内的数据秒级呈现
大数据测试场景举例（1亿条数据量）：分组汇总（含第三方对比）
三 总结
随着大数据时代的到来，帆软可视化大数据平台俨然成为每个公司必不可少的资产，如何有效的利用数据，挖掘数据的价值也是面临的一个问题，基于此背景，在未来几年内帆软finebi技术将不断革新，日趋强大，市场前景也是一片大好。同样随着帆软大数据平台也将处于一片大好的形式中。
