大数据平台的数据来源可以分为内部数据和外部数据两类。
内部数据是指企业自身产生的数据，例如公司内部的业务数据、客户数据等。这类数据来源比较简单，通常包括以下几个步骤：
数据采集是指通过多种手段获取内部数据，例如从企业存在的各类信息系统中的抓取数据，或在数据库中提取数据等。一般情况下，企业应该使用 ETL 工具或自己开发的数据采集程序来实现数据的抽取、转换和加载。
获得的数据需要经过数据传输到大数据平台，通常采用的方式是将数据存储在某个共享存储区域，例如企业内部的 Hadoop 集群上，然后通过 NFS 或其他协议协议将数据传输到大数据平台。
在将数据传输到平台之后，需要对数据进行清洗、转化、筛选等处理，这个过程可以通过多种技术实现，例如使用 Hadoop 作业来进行 MapReduce 计算，或使用 Spark 来处理数据。这些技术可以帮助企业进行数据分析、处理、挖掘、管理和可视化等操作。
外部数据是指企业从外部采集的数据，例如社交媒体数据、开放数据接口等。这个过程通常包括以下几个步骤：
企业可以通过各种方式获取外部数据，例如挖掘互联网上已有的开放数据接口、爬取特定的网站数据、订阅外部数据服务商的数据、购买市场上的数据源等。
获得的数据需要经过数据传输到大数据平台，同样采用的方式是将数据存储在某个共享存储区域，例如企业内部的 Hadoop 集群上，然后通过 NFS 或其他协议协议将数据传输到大数据平台。
在将数据传输到平台之后，需要对数据进行清洗、转化、筛选等处理，这个过程可以通过多种技术实现，例如使用 Hadoop 作业来进行 MapReduce 计算，或使用 Spark 来处理数据。这些技术可以帮助企业进行数据分析、处理、挖掘、管理和可视化等操作。
总的来说，无论是内部数据还是外部数据，企业都需要采取正确的方法来从各种数据源中获取数据，并通过预处理、转化和分析等过程来最大化发挥大数据的价值。在此过程中，合理的架构设计和合适的工具选择都将是至关重要的因素。
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