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数据分析平台选型与最佳实践：如何打造高效、灵活的数据生态？

在大数据时代，数据分析平台已经成为企业决策的核心支撑。从传统 BI（商业智能）到现代 AI 驱动的数据分析，选择合适的平台不仅影响数据处理效率，也决定了企业的数字化竞争力。面对市场上的众多解决方案（如 Apache Spark、ClickHouse、Snowflake、BigQuery、Presto），如何进行合理选型，并确保数据分析流程高效落地？今天，我们就来深入探讨这个话题，并结合代码实战，看看如何打造一个强大的数据分析平台。

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数据分析平台的关键选型标准

1. 计算引擎

数据分析平台的核心是计算能力，我们通常会考虑：

• 批处理（Batch Processing）：适用于离线数据分析，如 Spark、Hadoop。
• 流处理（Stream Processing）：适用于实时数据分析，如 Flink、Kafka Streams。
• 交互式查询