大数据平台除了cdh还有哪些

除了CDH（Cloudera Distribution for Hadoop），还有很多其他的大数据平台可以选择。以下是一些流行的大数据平台：

1. Apache Hadoop：Apache Hadoop是一个开源的大数据处理框架，提供了分布式存储和计算功能。它包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop MapReduce计算框架。Hadoop是最早的大数据框架之一，被广泛应用于大数据处理任务。

2. Apache Spark：Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，支持内存计算和交互查询。Spark提供了丰富的API，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，使其成为一个非常强大的大数据处理平台。

3. Amazon EMR：Amazon Elastic MapReduce（Amazon EMR）是一种托管的大数据平台，基于Apache Hadoop和Apache Spark。它可以在Amazon的云基础设施上快速启动大数据集群，并提供了易于使用的管理工具和自动化功能。

4. Google Cloud Dataproc：Google Cloud Dataproc是Google Cloud Platform提供的托管的大数据处理服务，基于Apache Hadoop和Apache Spark。它支持快速启动大数据集群，并能够与其他Google Cloud服务集成，如BigQuery和Cloud Storage。

5. Hortonworks Data Platform（HDP）：Hortonworks Data Platform是另一个流行的Hadoop发行版，提供了一整套基于开源技术的大数据解决方案。HDP包括HDFS、MapReduce、Hive、HBase、Pig和Spark等组件，以及Ambari管理工具。

6. MapR Converged Data Platform：MapR Converged Data Platform是一个集成了数据存储、数据处理和流处理功能的大数据平台。它具有高可用性、低延迟和弹性的特点，适用于各种大数据场景。

7. IBM InfoSphere BigInsights：IBM InfoSphere BigInsights是IBM的大数据平台解决方案，基于开源技术构建，包括Hadoop、HBase、Pig和Spark等组件。它提供了复杂的数据分析和数据管理功能。

以上是一些常见的大数据平台，每个平台都有其独特的特点和优势，可以根据具体需求来选择合适的平台进行大数据处理和分析。

除了Cloudera Distribution for Hadoop (CDH)之外，还有许多其他大数据平台可供选择。以下是一些主要的大数据平台：

1. Apache Hadoop
   Apache Hadoop是一个开源的大数据平台，提供了一个分布式文件系统（HDFS）和一个用于分布式计算的软件框架（MapReduce）。Hadoop生态系统还涵盖了许多其他项目，如Hive、HBase、Spark等，可用于数据存储、数据查询和实时数据处理。

2. Apache Spark
   Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎,在Hadoop生态系统中独立存在。它提供了一种更快速和更强大的数据处理方式，支持批处理、交互式查询、实时流处理和机器学习等多种工作负载。

3. Apache Flink
   Apache Flink是一个快速、可扩展的流处理引擎和批处理系统。与Apache Spark不同，Flink更加专注于流处理，提供了高性能、低延迟和准确一次性处理的能力。

4. Apache Kafka
   Apache Kafka是一个分布式流平台，用于构建实时数据管道和流应用程序。它可以处理大规模的实时数据，并提供了高吞吐量、持久性和容错性。

5. Hortonworks Data Platform (HDP)
   Hortonworks Data Platform是一个开源的分布式数据管理平台，它基于Apache Hadoop构建，提供了包括HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase等在内的一整套大数据处理服务和工具。

6. MapR
   MapR是一个企业级的大数据平台，提供了一个高度优化的分布式文件系统，支持Hadoop、Spark和其他大数据工具。MapR平台注重数据可靠性、安全性和性能。

除了以上列出的大数据平台之外，还有许多其他的商业和开源大数据平台，每个平台都有自己的特点和适用场景。在选择大数据平台时，需要根据自身需求和场景来进行评估和选择。

除了CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop），还有一些其他流行的大数据平台可供选择。这些平台包括：Hortonworks Data Platform（HDP）、MapR Converged Data Platform、Amazon Elastic MapReduce（EMR）、Apache Ambari、IBM Open Platform with Apache Hadoop、Databricks等。

下面将对这些大数据平台进行简要介绍：

Hortonworks Data Platform (HDP)

Hortonworks Data Platform（HDP）是Apache Hadoop的商业发行版，包含了Hadoop生态系统中的多个组件，包括HDFS、YARN、MapReduce、Pig、Hive、HBase、ZooKeeper等。HDP提供了一个完整的开源数据管理平台，可用于存储、处理和分析大规模数据。

MapR Converged Data Platform

MapR Converged Data Platform是一个企业级的数据平台，集成了实时数据库、分析、文件系统、事件流和多模型数据库功能。它以高级别的性能和可靠性著称，适用于处理大规模的数据、实时数据流和机器学习工作负载。

Amazon Elastic MapReduce (EMR)

Amazon Elastic MapReduce（EMR）是亚马逊AWS提供的大数据处理服务，基于开源的Apache Hadoop和Apache Spark，提供了在云端扩展、灵活调整的大数据分析平台。用户可以在EMR上轻松地部署、配置和管理Hadoop集群，同时还可以整合其他AWS服务进行数据存储、处理和计算。

Apache Ambari

Apache Ambari是一个用于Hadoop集群管理的开源工具，提供了集群部署、管理、监控和维护的功能。它包括了Web界面和RESTful API，使得用户可以方便地配置和监控Hadoop集群。

IBM Open Platform with Apache Hadoop

IBM Open Platform with Apache Hadoop是基于Hortonworks HDP的一个大数据平台解决方案，提供了在IBM Power Systems和IBM System x等硬件上部署Hadoop集群的选项。它包括了HDP、Ambari和其他相关的开源组件，使得用户可以构建高性能、可靠的大数据解决方案。

Databricks

Databricks提供了一体化的分析平台，基于Apache Spark构建，集成了数据工程、机器学习和协作功能。它提供了一个交互式的工作环境，使得数据科学家和工程师可以轻松地进行数据分析、建模和协作。

以上这些大数据平台各有特点，可以根据具体的需求和场景选择合适的平台进行部署和应用。