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大数据开发的基本流程

大数据开发通常围绕数据的“采集 → 存储 → 处理 → 分析 → 展示”几个阶段来展开。下面是一个典型的大数据开发基本流程(适用于离线或实时场景):


 一、数据采集(Data Ingestion)

目标:从各种来源采集原始数据

来源技术或工具
日志 / 文件Flume、Logstash、Filebeat、Python 脚本、FTP
数据库Sqoop(批量)、Debezium(实时)、自定义 Python 脚本
消息队列Kafka、Pulsar、RabbitMQ、MQTT
API 抓取Python requests、Airflow 调度、爬虫
IoT/实时数据Kafka、Flume、NiFi、Socket、MQTT

二、数据存储(Data Storage)

目标:将采集到的数据合理地存储,支持后续处理

类型工具/技术适合场景
分布式文件系统HDFS、S3、OSS原始日志、大文件、批处理
列式存储HBase、Kudu高并发写入、大宽表
数据仓库Hive、ClickHouse、Presto、Doris分析型查询
数据湖Apache Iceberg、Delta Lake数据版本管理、湖仓一体
关系型数据库MySQL、PostgreSQL元数据管理、小规模数据存储

三、数据处理(Data Processing)

目标:清洗、转换、聚合原始数据,形成有用数据

类型技术描述
批处理PySpark、Hive、Flink Batch、Dask对历史数据的周期性处理
流处理Kafka Streams、Flink、Spark Streaming、Faust实时数据处理,低延迟
ETLAirflow、NiFi、Luigi、Python 脚本自动化数据清洗和转换流程
数据质量校验Great Expectations、custom Python code确保数据准确一致

四、数据分析与挖掘(Analytics & ML)

目标:统计分析、机器学习、预测建模等

类型技术
数据分析Pandas、Spark SQL、Presto
数据可视化Superset、Tableau、PowerBI、Matplotlib、Plotly
机器学习Spark MLlib、Scikit-learn、XGBoost、TensorFlow、PyTorch
大数据推荐/画像Embedding + Recall + Ranking,GraphX

五、数据服务与展示(Data Serving & Visualization)

目标:将数据结果以服务/页面/API 等形式展现

类型技术说明
可视化平台Superset、Grafana、Tableau展示图表、监控面板
REST APIFastAPI、Flask、Django提供数据查询接口
BI 报表FineBI、DataFocus、SmartBI面向业务人员
Web DashboardVue、React + ECharts自研展示前端

六、调度与运维(Orchestration & DevOps)

目标:管理整个大数据流程的自动化与稳定性

功能工具
工作流调度Airflow、Azkaban、DolphinScheduler
集群资源管理YARN、K8s、Mesos
日志监控ELK、Prometheus + Grafana
任务容错Retry、告警、Checkpoints(如 Flink)

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