开源爬虫框架各有什么优缺点 (开源可视化框架)
开源爬虫框架各有什么优缺点?
爬虫框架中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。pyspider上手更简单，操作更加简便，因为它增加了 WEB 界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。
我们可以用哪些工具做大数据可视化分析?
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
大数据可视化分析工具有：Tableau，连续六年在GatherBI与数据分析魔力象限报告中占据***地位的体量巨大的老牌产品。
比较后，思迈特软件Smartbi提供了免费的版本，功能齐全，更加适合个人对数据分析的学习和使用。
大数据可视化工具有很多，其中就有思迈特软件Smartbi。我们常常听说的数据可视化大多指狭义的数据可视化以及部分信息可视化。
编程语言 当然很多对编程语言比较熟悉的人还可以使用python、R语言、Matlab中的可视化库对数据进行可视化展现，这里也推荐echarts，作为入门级别的工具库，对于初学者还是比较友好。
数据可视化的软件工具有：RAWGraphs是一个在线的数据可视化开源工具，经常被用来处理Excel表中的数据。你只需要将数据上传到RAWGraphs中，设计出你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。
数据治理大数据湖仓一体开源框架
1、滴普科技的湖仓一体技术架构分为存储层、数据管理与加速层、计算层与资源管理、数据应用层四部分，FastData实时湖仓提供了数据建模、湖上建仓、数据治理等。
2、正好我比较了解，来说说吧，滴普科技的湖仓一体技术架构，分为存储层、数据管理与加速层、计算层与资源管理、数据应用层四部分，提供了数据建模、湖上建仓、数据治理、湖仓管理等核心功能。
3、换句话说，数据湖的灵活性，对于前期开发和前期部署是友好的；数据仓库的规范性，对于大数据后期运行和公司长期发展是友好的，那么，有没有那么一种可能，有没有一种新架构，能兼具数据仓库和数据湖的优点呢？ 于是，湖仓一体诞生了。
4、为机器学习提供生产制造等级的数据解决功能层面，亚马逊云科技有可以适用多种多样开源框架的大数据服务平台AmazonAthena。
5、如何实施。简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何收集、验证、存储、访问、保护和使用数据。数据治理也还包括谁来查看，使用，共享你的数据。
6、我了解到的是滴普科技构建了以 FastData为核心的产品体系，提供专业的湖仓搭建、数据迁移、数据创新开放等，帮助企业建立统一治理、流批一体、湖仓一体的云原生数据智能。
