离线数据在什么平台上

离线数据通常是指那些不需要实时处理的数据，这些数据可以通过批处理、数据清洗、数据转换等方式进行处理。在云计算领域，有多种平台可以用于处理离线数据，以下是一些常见的选择：

1. Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的大数据处理框架，可以用于处理大规模的离线数据。它提供了分布式存储和分布式计算的能力，可以处理数据的存储、查询和分析等任务。
2. Apache Spark：Spark是一个开源的大数据处理引擎，可以用于处理大规模的离线数据。它提供了内存计算的能力，可以加快数据处理的速度。
3. Amazon Redshift：Redshift是一个基于PostgreSQL的数据仓库服务，可以用于处理大规模的离线数据。它提供了高性能的数据存储和查询能力，可以支持PB级别的数据存储。
4. Google BigQuery：BigQuery是一个基于列式存储的数据仓库服务，可以用于处理大规模的离线数据。它提供了高性能的数据查询能力，可以支持PB级别的数据存储。
5. Microsoft Azure Data Lake：Azure Data Lake是一个基于Hadoop的大数据存储服务，可以用于处理大规模的离线数据。它提供了分布式存储和分布式计算的能力，可以支持PB级别的数据存储。
6. Amazon S3：S3是一个基于对象的存储服务，可以用于存储大规模的离线数据。它提供了高可用性和高可靠性的存储能力，可以支持PB级别的数据存储。
7. Google Cloud Storage：Cloud Storage是一个基于对象的存储服务，可以用于存储大规模的离线数据。它提供了高可用性和高可靠性的存储能力，可以支持PB级别的数据存储。

以上是一些常见的云计算平台，可以用于处理离线数据。具体选择哪种平台，需要根据具体的业务需求和数据规模来决定。