大数据技术全景洞察
从数据生命周期看技术选型你是否想快速掌握大数据处理的关键技术？从数据的使用生命周期来看，可以分为以下几个核心阶段：数据采集、数据加工处理、数据存储和数据分析。由于不同阶段的方法和工具各异，我们先从数据存储谈起。
数据存储：基石与引擎一提起大数据技术，许多人只想到Hadoop生态圈。实际上，大数据存储技术可细分为多个方向，各有千秋：
MPP架构的数据库集群。大规模并行处理（MPP）引擎如ClickHouse、Doris、Druid、Greenplum、TiDB、Impala、Presto等，其中Impala和Presto专攻计算而非存储，极度依赖CPU和内存资源。每种引擎都有其独特优势与局限，后续我们将深入解析。MPP架构的搜索引擎。Elasticsearch是常用选择，擅长单主题数据搜索，但在多主题数据关联（join）上稍显乏力。Hadoop生态圈。Hadoop集群需20个节点以上才能发挥存储与计算优势，仅三四个节点更适合测试开发，生产环境请慎重。云文件存储产品。例如AWS S3、阿里云OSS，这些服务常与MPP计算产品（如阿里云MaxCompute）集成，直接读取数据进行分析。
数据采集：多渠道实时汇聚数据库采集。同步到Hadoop，Sqoop是流行工具；也可通过订阅binlog将数据定时上传至HDFS。若同步至MPP数据库，目前缺乏现成工具，可自行开发基于binlog的同步方案。文件日志采集。常用Flume、Logstash等工具。消息数据采集。例如Kafka消息中间件，常用Flume，或采用Akka Stream Alpakka工具包。
数据加工：流批一体的智慧结构化数据入库HDFS后，通常使用HiveSQL、Spark、Flink进行清洗、补全、加工与分层，并可能借助Oozie等调度系统。若采用MPP引擎存储，数据加工往往在录入前完成，流式处理是优选，如Spark Streaming、Kafka Streaming、Akka Stream等。
数据分析：场景驱动的战术组合报表分析。基于Hive数据仓库的T+1离线计算，适用于次日报表场景。挖掘分析。更高级的分析，利用数据加工的指标、语义和特征，应用数据挖掘算法进行分类、聚合或预测，多基于Hadoop生态圈。OLAP分析。常见两类：其一，MOLAP适合业务固定场景，数据定期更新，通过预计算（如Hive SQL、Kylin）快速展示结果；其二，ROLAP适合低并发或高并发即席查询，数据准实时更新，支持多主题关联，技术如Impala+Kudu、Doris。实时分析。基于流式数据的Spark Streaming、Flink、Akka Stream；或基于支持准实时更新的MPP引擎，如Doris、Impala+Kudu。
“小数据”分析：轻量级实战方案如果企业数据量不大，何必动用“大数据核武”？解决方案商常推荐豪华配置，但适合的才是最好的——杀鸡焉用牛刀？
任何方案都从数据采集起步。小数据量通常追求实时性，目标存储多为关系型数据库如MySQL，数据来源包括：
接口抽取消息订阅数据库抽取文件抽取
数据抽取后，经过转换、填充、过滤等加工，最终落库——这就是经典的ETL流程。
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1. 互联网大数据处理技术包含哪些？
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主要应用于大数据处理的知识展现？
数据处理提炼海量数据价值，尤重预测性分析，通过可视化、模式识别等手段展现知识。
大数据在各处理环节采用什么处理？
大数据处理核心在数据处理，分批处理（如Hadoop）与流处理，应对不同场景。
大数据技术处理的数据必须具有什么性？
大数据技术处理的数据必须具备高度可扩展性与可处理性，以应对规模与复杂度的增长。
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