A. 大數據平台是什麼什麼時候需要大數據平台如何建立大數據平台
首先我們要了解Java語言和Linux操作系統,這兩個是學習大數據的基礎,學習的順序不分前後。
Java :只要了解一些基礎即可,做大數據不需要很深的Java 技術,學java SE 就相當於有學習大數據基礎。
Linux:因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的,所以Linux要學習的扎實一些,學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置,能少踩很多坑,學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
Hadoop:這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞,所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN,HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面,MapRece是對數據進行處理計算的,它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完,但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
Zookeeper:這是個萬金油,安裝Hadoop的HA的時候就會用到它,以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息,這些信息比較小一般不會超過1M,都是使用它的軟體對它有依賴,對於我們個人來講只需要把它安裝正確,讓它正常的run起來就可以了。
Mysql:我們學習完大數據的處理了,接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫,因為一會裝hive的時候要用到,mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好,運行起來,會配置簡單的許可權,修改root的密碼,創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法,因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop:這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個,直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的,當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive:這個東西對於會SQL語法的來說就是神器,它能讓你處理大數據變的很簡單,不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie:既然學會Hive了,我相信你一定需要這個東西,它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本,還能檢查你的程序是否執行正確,出錯了給你發報警並能幫你重試程序,最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的,不然你看著那一大堆腳本,和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase:這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫,他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的,所以它能用來做數據的排重,它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka:這是個比較好用的隊列工具,隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理,這樣與你協作的其它同學不會叫起來,你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來,你別怪他因為他不是搞大數據的,你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿,這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了,因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS,這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用,它是專門用來提供對數據進行簡單處理,並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark:它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點,它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算,所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它,因為它們都是用JVM的。
B. 成本費用的分攤方法
第一種,平均分攤法。把一定時間內發生的費用平均攤到每個產品的成本中,它使費用的發生比較穩定、平均。平均費用分攤法是抵消利潤、減輕納稅的最佳選擇。
只需生產經營者不是短期經營而是長期從事某—一種經營活動,那麼將一段時期內(如1年)發生的各項費用進行最大限度的平均。
就可以將這段時期獲得的利潤進行最大限度的平均,這樣就不會出現某個階段利潤額及納稅額過高的現象。
第二種,實際費用攤銷法。根據實際發生的費用進行攤銷,多則多攤,少則少攤,沒有就不攤,任其自然,這樣就達不到避稅的目的。
第三種,不規則攤銷法。根據經營者需要進行費用攤銷,可能將一筆費用集中攤入某一產品成本中,也可能在另一批產品中一分錢費用也不攤。這種方法最為靈活。
企業如果運用得好,可以達到事半功倍的效果。特別是當企業的經營不太穩定,造成利潤每月差別很大時,該方法可以起到平衡的作用,利潤高時多攤,利潤低時少攤,從而有效地避稅。
(2)大數據平台投入成本如何分攤擴展閱讀:
企業在進行費用分攤時應解決以下兩個關鍵問題:
一是如何實現最小利潤支付;
二是在費用攤入成本時如何使其實現最大攤入。
企業費用開支包括勞務費用開支、管理費用開支、福利費用開支、各項雜費開支等。其中,勞務和管理費用開支最為普通,也是企業費用開支中兩項最主要的內容。
勞務費用開支和管理費用開支有多種標准,但最小最低的標准只有一個,即它是由企業生產經營活動的需要來決定的。
拿勞務費用開支來說,任何一個企業生產經營中都有一個勞務使用最佳狀態點。在這個最佳點上,勞動力和各種人員配備使企業利益最大而勞務費用最省。
因此,尋找發現這一最佳結合狀態點是使用費用均攤法的基礎。
C. 成本是如何攤銷
攤銷成本是指某一產品在某一段時間內應該分攤負擔的成本.
所以攤銷成本有兩種方法:按時間段分攤,或按產品品種分攤.
攤銷就是本月發生,應由本月和以後各月某種產品功多種產品成本共同負擔的費用.
攤銷費用的攤銷期限最長為一年.如果超過一年,應作為長期待的攤費用核算.
D. 公司是剛成立的互聯網內容審核公司,花3萬元購買了一些大數據,也就是資料庫,怎麼做會計分錄計費用還
如果又明確的使用期限,可以計入資產,按期分攤計入費用
E. 經營成本要怎麼分攤到每個產品中,計算方法是怎樣的
一、生產成本分配到每個產品里
不同的企業,由於生產的工藝過程、生產組織,以及成本管理要求不同,成本計算的方法也不--樣。不同成本計算方法的區別主要表現在三個方面:一是成本計算對象不同。二 是成本計算期不同。三是生產費用在產成品和半成品之間的分配情況不同。常用的成本計算方法主要有品種法、分批法和分步法。
1.品種法;品種法是以產品品種作為成本計算對象來歸集生產費用、計算產品成本的--種方法。由於品種法不需要按批計算成本,也不需要按步驟來計算半成品成本,因而這種 成本計算方法比較簡單。品種法主要適用於大批量單步驟生產的企業。如發電、採掘等。或者雖屬於多步驟生產,但不要求計算半成品成本的小型企業,如小水泥、制磚等。品種法一 般按月定期計算產品成本,也不需要把生產費用在產成品和半成品之間進行分配。
2.分批法。分批法也稱定單法。是以產品的批次或定單作為成本計算對象來歸集生產費用、計算產品成本的一種方法。分批法主要適用於單件和小批的多步驟生產。如重型機床、船舶、精密儀器和專用設備等。分批法的成本計算期是不固定的,-般把一個生產周期(即從投產到完工的整個時期)作為成本計算期定期計算產品成本。由於在未完工時沒有產成品,完工後又沒有在產品,產成品和在產品不會同時並存,因而也不需要把生產費用在產成品和產成品之間進行分配。
F. 有哪些方法分攤成本
成本分攤的方法有:
(1)不計算在產品成本法;
(2)在產品按固定成本計價法;
(3)在產品按所耗直接材料成本計價法;
(4)約當產量比例法;
(5)在產品按定額成本計價法;
(6)定額比例法。
希望我的回答可以使您滿意。
G. 分攤成本的方法有哪些
成本費用泛指企業在生產經營中所發生的各種資金耗費。其分配方法5種,分別是:品種法、分批法、分步法、分類法、ABC成本法。
具體來講:
1、品種法:以產品品種作為成本計算對象的一種成本計算方法。
2、分批法:以產品批別作為成本計算對象的一種成本計算方法。
3、分步法:以產品生產階段、「步驟」作為成本計算對象,計算成本的一種方法。
4、分類法:以「產品類」作為成本計算對象、歸集費用、計算成本的一種方法。
5、ABC成本法:是一種將製造費用等間接費用不按傳統的方法,而是以「作業」為費用歸集和分配的方法,它能夠更加合理地分配間接費用,使成本的計算更加合理。
以上方法均是基於以下分攤成本五大原則:
1. 成本降低原則。成本管理要「以人為本」,只有獲取利潤,才能求得生存,並增加投資,擴大生產經營規模,以求得發展,廣大職工的利益才能得到保障。因此,必須將全體員工都動員起來,真正做到全員重視成本,全員抓成本管理。
2. 有償使用原則。有償使用是指,企業把與生產經營相關的資源提供給阿米巴組織或個人使用,而阿米巴組織按照有償使用合同的規定,一次或分年度向企業繳納有償使用費的行為。
3. 資源有效使用原則。企業的有效資源是指企業整個資源體系中,可以有效利用的部分。例如,企業擁有非常優秀的人才,但沒有合理利用人才,就不構成有效的人力資源。這正是許多企業面臨的困惑,一方面公司人才濟濟,但另一方面人浮於事,有效人力資源不足。可見,有效的人力資源的大小不是由人力資源的數量決定,而是由人力資源的質量,即人力資源的適用率和人才能力發揮率決定的。
4. 一致認同原則。公共費用分攤是開展經營活動的基礎,直接決定了經營支出項目,進而對經營收益產生決定性影響,因而也決定了經營模式的認同程度。
5. 促進合作原則。公共費用分攤應當能促進組織之間的合作。
H. 成本分攤程序流程請教
第一次分配--生產費用分配至各個產品
材料費按產品領用直接計入各產品本期生產費用--材料費,
工資費用XX,製造費用XX,按產品消耗生產工時分配計入各產品生產費用;
【一般採用生產工時作為分配標准(依據)】。
按費用分配表,
借生產成本-A(B,C)-材料費 , 貸 原材料
借生產成本-A(B,C)-工資費用 , 貸 應付職工薪酬-職工工資
借生產成本-A(B,C)-製造費用 , 貸 製造費用
第二次分配。完工與在產之間分配
ABC各個產品,完工在產之間的分配一般採用《約當產量》即在產品的完工程度,一隻在產品約當完工產品的XX%。
連續生產的加工生產線,各工序在產品數量比較均衡的,一般按 約當產量 50%計算。
其中,材料的投入方式要區別,一次性投入--約當 產量 100%,分階段投入--按投料進度--50%。
完工產品轉出
借 庫存商品(產成品)A-B-C , 貸 生產成本-A-B-C
在產品成本保留在生產成本科目。。
I. 成本中心 如何分攤
成本中心是對成本和費用承擔控制、考核責任的中心,是對費用進行歸集、分配,對成本加以控制、考核的責任單位,亦即對成本具有可控性的責任單位。這里的可控性,是與具體的責任中心相聯系的,而不是某一個成本項目所固有的性質。
成本中心 如何分攤:
http://wenku..com/link?url=_Q--bcEiBcLoAc3
J. 如何搭建大數據分析平台
一般的大數據平台從平台搭建到數據分析大概包括以下幾個步驟:Linux系統安裝。分布式計算平台或組件安裝。
數據導入。數據分析。一般包括兩個階段:數據預處理和數據建模分析。數據預處理是為後面的建模分析做准備,主要工作時從海量數據中提取可用特徵,建立大寬表。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵或數據建模,得到想要的結果。結果可視化及輸出API。可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況,行數據展示,和列查找展示。
搭建大數據分析平台到思邁特軟體Smartbi看看,在Excel中對數據進行二次加工,告別依賴於IT人員處理的困境;數據有錯誤也不怕,能夠對缺失、不規范的數據進行二次加工,並能將這些數據入庫;不受限制的分析思路,按您的想法加工數據;將本地數據和線上數據結合起來分析。
數據分析平台靠不靠譜,來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發,凝聚大量商業智能最佳實踐經驗,整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
思邁特軟體Smartbi個人用戶全功能模塊長期免費試用
馬上免費體驗:Smartbi一站式大數據分析平台