导言

在前面的文章《「大数据技术体系」学习实践导览》中，概要式的梳理了大数据平台的业务目标，大数据平台的架构框架，大数据平台中常用的技术及工具，数据治理四方面的内容，算是对自身所了解大数据知识体系的抛砖引玉。 ~~ 今天想以自身的经历和实践经验，分享一下大数据平台的技术生态、开发管理与应用架构。为求简明扼要，内容主要以图示概览为主，对于其中更多概念在此不进行详解，因为这决然不是几篇文章的事，过程和附录会给出一些学习建议。

大数据平台的技术生态

可以看到

首先在企业内确定要进行采集的数据源，包括关系数据库存储的结构化数据；以服务端日志、用户端行为埋点和IOT上报数据为主的半结构化数据；文档、图片、视频和音频等非结构化数据。

通过离线采集工具（如Sqoop采集关系数据库数据……）、实时采集工具（如Flume采集日志数据……）、数据库增量采集工具（Canal……）采集上述数据源，kafka可以作为实时采集（增量采集）的消息队列服务。

将离线数据存储至分布式文件系统HDFS，应用于离线数仓服务；将实时数据存储至Kafka，应用于实时数仓服务。

使用MapReduce（基于硬盘读写，目前已经很少用

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