数据分析尤其是大数据分析这几年的热度依然不减，但面对眼花缭乱的数据分析产品很难去选择，那什么是理想的数据分析平台呢。下面是根据我的个人理解的理想数据分析平台，在次强调我理想的数据分析平台。不要对号入座。
在这里我并没有强调大数据分析平台，因为很多时候小数据分析都没有做好的情况下，谈大数据分析有点早，我一向的观点都是先把简单的少量的做好，才有机会做大量的复杂的平台。有句话叫不扫一屋何以扫天下。既然谈到数据分析平台，那什么是数据呢？百度百科的定位为：数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。但这个范围有些大和抽象，不利于分析，对计算机来说，所有的数据都是0和1。但实际上我们能分析的都是我们可以识别的数据，所有我们认为数据分析平台首先要分析的是能够识别的文本数据，对于视频，音频等数据不在目前的数据分析平台中。文本数据的载体有各种各种各样，所有数据分析平台的第一个能力是获取数据的能力。
数据获取的能力，现在计算机中的数据格式各种各样，有结构化数据，有非结构化数据。有doc，xls，txt，db等各种各样，所以一个理想的数据分析平台首先要能识别这些数据格式，并从这些数据格式的文档中抽取文本数据，然后进行下一步的分析。
获取到数据后，分析什么呢，这个很难有统一的分析目标，所以平台需要有灵活的搜索语法。而且分析的过程和目标很多时候也是不确定的，这个时候平台既要支持随时获取数据分析，也要支持时时数据分析。可能有些抽象，举几个例子：
例子1：分析一篇word文章中出现单词最多的前10个。这个分析就是个偶发事件，那怎么做的，当然如果能写代码，这些都不是问题，但大多数用户是不具备写代码的能力的。所以我认为平台提供的平台支持如下搜索语法：
source=test.docx | split(" ") as word|field word, num| group by word|order by num desc| top 10
这个语法的大概含义是首先读取word文档，然后根据空格进行分词，然后对分好的词进行group by操作，然后根据数量进行从大到小排序，最后获取前10个。你看这个语法还算比较容易理解，比如写代码还是简单不少。
例子2：分析nginx访问日志中最多的前10个ip地址。这个在运维分析中是比较常用的，用shell可以实现。
cat access_log | awk '{print $1}' | uniq -c | sort -rn -k1 | head -n 10
但这个是能在linux的工具下执行，只能在执行一台机器上执行，有没有更好的方式呢？比如如下语法：
source=access_log | split(line," ") field 1 as ip | field ip, num| group by ip|order by num desc| top 10
这个语法的含义是读取access_log文件，对每行进行split，获取第一个字段命名为ip，然后根据ip进行group by分组，然后根据数量进行从大到小排序，最后获取前10个。这种语法可以通过平台直接支持，通过web界面就可以直接查询，是否比shell更方便呢？
例子3：统计linux下tcp端口源连接ip的前10，在linux下通过ss -ntu可以查看到明细
Netid State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port
tcp ESTAB 0 0 10.9.58.23:45889 122.225.101.50:514
tcp ESTAB 0 52 10.9.58.23:13717 183.212.160.45:1330
但如何进行统计呢？比如如下语法：
source="exec:ss -ntu"| rownum>1 | rmdup(" ")|split(line," ")|field 4 as source |substr(source,0,pos(source,":")) as sourceip|field sourceip, num| group by sourceip|order by num desc| top 10
这个语法的含义是执行ss -ntu获取第二行到结尾，然后去除重复的空格，然后对每行空格进行分割，获取第四个字段，命名为source，然后针对source进行substr获取源ip，substr第一个参数是字段，0是开始位置，结尾位置是冒号的位置，命名为sourceip，最后进行分组排序取前十。虽然看起来稍微复杂些，还是比写代码或者脚本简单很多。
先些这两点，后面在补充。
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