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流式传输。 实时流媒体技术是一种在网络中实时传输音频、视频和多媒体数据的技术，将媒体数据分成多个数据包，并以传输协议实时传输，使得用户可以实时接收并播放媒体数据。 在观看体育赛事实时在线直播时，视频网站会将直播信号实时传输到用户的设备上，使用户可以实时观看比赛。
一、国内十大直播平台排行榜 第一名:虎牙直播虎牙直播是当时从yy直播中分裂出去的一个平台，分裂出去后，两个直播平台的实力相当，后来虎牙的实力逐渐赶超YY直播，虎牙直播作为第一家上市公司，其中的影响力是其他五大凭台都无法相比较的。 YY直播2014年11月24日正式举行发布会，正式更名为虎牙直播 。 更名后虎牙直播全面转向web端的发展——除了游戏直播，虎牙直播还将引入美食直播、秀场直播、电视直播、演唱会直播、发布会直播、体育直播等内容，受众范围广。 第二名:映客直播映客直播app是北京蜜莱坞网络科技有限公司触屏的一款直播app，这里汇集了超过1000位明星模特、1000位网络红人、2000位大学美女帅哥。 TA们是来自全球各地的华人，每天24小时不中断视频直播，你的ta从未如此真实，如此靠近你。 映客直播app，最火的模特演员艺人直播平台。 第三名:抖音这个可以说在很短时间就快速崛起的一个平台，凭借自己的特色吸引了一大批用户，现在可以说百分之80的人手机上都会有抖音这个软件，这和抖音软件的广告推广力度强大是分不开的，在直播平台中是一个新兴的平台，对于其他老平台还说，整体实力可能还没有那么强大，不过能保持下去，抖音也能一直稳居前三，是当下最火、观看人数最多的直播平台。 第四名:斗鱼直播斗鱼直播其实一直以来整体实力都很不错，如果不是因为前段时间他们发生过的几次负面影响事件，导致十大主播都被封了一半，他们现在也能排进前三。 不过，在下降趋势中斗鱼并没有就此放弃，立马引进了旭旭宝宝，这也让他们的人气提升了许多，相信再过一段时间，斗鱼会重回前三的宝座。 第五名：快手这个APP在刚开始出来的时候，可是非常的火。 但由于快手的监管力度并不严格，快手中很多的视频内容都非常的低俗，而且还有许多负能量的视频，让许多网友都非常不喜欢，再后来遇到网络严打，快手中许多直播人员都被进行了永久的封禁。 到后来，快手视频的视频质量也更为降低，于是许多人都转战了其他的平台，也导致了快手的人气下滑。 第六名：熊猫直播这个平台在之前其实是一个实力非常强大的直播平台，在熊猫直播刚刚建立的时候，他们通过花费大量的资金从别的平台挖走一些非常有实力的主播，综合实力非常的强大，但为什么现在他的实力排名竟然只能排在第六，那就是因为熊猫平台一直都是采取挖别人平台的主播，没有自己用心培养出自己的主播，所以逐渐的在实力和人气上就有些比不上别的直播平台了。 第七名：珊瑚直播珊瑚直播是中国互联网超火的视频直播平台,提供丰富精彩的视频真人生活秀。 支持数万人同时在线视频直播、聊天、交友、速度流畅不卡，是年轻人的选择。 第八名：新浪秀场新浪秀场是一个集合社区聊天和视频直播的互动娱乐性平台，用以丰富网民的网络娱乐生活；另外新浪秀场也是草根明星的理想舞台，为拥有美丽嗓音和非凡魅力的平凡你我提供一个展现自我的，秀出自我的闪亮舞台。 第九名：花椒花椒直播app是由北京密境和风科技有限公司打造的一款可以在随时随地开启直播的手机app。 人生如戏，全靠演技，打破地域和时间限制，让你的花椒直播app信手拈来。 每一场直播都不需要专业的设备，花椒直播app自带美颜效果，每一个场合都是拍电影。 第十名：酷狗直播酷狗直播AppStore 最火的在线视频互动演艺平台，汇集千万粉丝，超过 3000 位明星模特艺人、1000 位网络红人、2000 位校园美女和俊男，7*24 小时视频直播秀，休闲娱乐必备神器！二、国外五大直播平台 1、NetflixNetflix以允许人们从众多设备观看系列和电影而闻名。 用户可以开设一个帐户并添加不同的用户个人资料，这对于想要为整个家庭拥有单独帐户而又无需开设大量帐户并单独付款的人来说非常有用。 它现在增加了一个直播服务，允许观众参加现场练习课程并观看体育赛事。 2、LiveStreamLiveStream是一个付费的直播流媒体平台，可让客户通过互联网从他们的移动设备和电脑摄像头上传实时视频。 它以前提供免费服务，广告支付费用，但现在已经废除。 有超过200家电视分支机构，它可以与Spotify，世界经济论坛等一起使用，它可能是您使用的最佳直播平台。 3、YouTube在开始使用YouTube直播之前，您必须先确保在过去90天内不会对您的帐户进行任何限制。 您必须通过创建工作室工具启用实时流媒体，然后选择实时流媒体。 您也可以从移动设备流式传输，但这仅适用于拥有10,000个订阅者的用户。 您可以根据需要启动和停止正确的流，并且您可以控制。 您甚至可以在选择上线之前预览它，这样您就可以查看观众的内容。 您还可以选择编辑实时流的隐私，以便您流式传输到所有，部分或仅一个观看者。 4、Facebook live社交网络是一种很好的方式来看你的直播流。 已经表明，五分之一的观众经常观看直播。 作为最大的社交网络平台，Facebook直播有很多好处，实际上可能是许多人最好的直播平台。 由于您可以控制谁可以看到您的视频，因此您可以在朋友列表中定位游戏玩家，而不会阻止其他不太感兴趣的人。 您甚至可以根据地理位置定位，这对于那些使用该服务的人来说非常适合商业目的。 所有页面和个人资料都可以使用该设施以及添加到群组和活动，以便您与自己的朋友列表之外的人联系。 每天都会在Facebook上发布1亿小时的视频; 你的可能是其中之一。 实时视频作为非实时视频被观看的时间超过三倍，所以它绝对是最佳选择。 5、TwitchTwitch是一个面向视频游戏的实时流媒体视频平台，2011年6月由Justin Kan和Emmett Shear在旧金山联合创立，是旗下专注于游戏相关内容的独立运营站点。 根据其内部分析师透露，Twitch每月的访问量超过3800万，有超过2000万个游戏玩家汇聚到这个平台，每个访问用户在网站的日平均停留时间为1.5小时。 网站支持28个国家和地区的语言，包括中文简体和繁体
“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。 大数据对行业用户的重要性也日益突出。 掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。 因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。
国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。 其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。
越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?
而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。 对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。 下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。
随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。 正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。
在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。 大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。 随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。 大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。 另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。 语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。 基础架构： 云存储、分布式文件存储等。 数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。 处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。 一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。 统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。 数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。 结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。 比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。 并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。 也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。 统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。 比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。 该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。