大数据技术体系核心架构
| 技术模块 | 核心组件 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 数据采集 | Flume/Logstash/Sqoop | 日志收集/数据库同步 |
| 数据存储 | Hadoop/HBase/Redis | 分布式存储/实时缓存 |
| 数据处理 | Spark/Storm/Flink | 流计算/批处理 |
实时数据采集技术解析
在应对多样化数据源场景时，Flume NG的三层架构设计展现出独特优势。Agent层的Source组件支持自定义数据接入插件，Channel提供内存/文件两种缓存模式，Sink模块则实现与HDFS、HBase等存储系统的无缝对接。实际部署中建议将Collector节点与Kafka消息队列结合，构建高吞吐量数据管道。
分布式存储方案对比
| 存储系统 | 数据模型 | 读写性能 | 典型应用 |
|---|---|---|---|
| HDFS | 文件存储 | 高吞吐量 | 离线分析 |
| HBase | 列式存储 | 随机读写 | 实时查询 |
数据处理引擎演进路线
从MapReduce批处理到Spark内存计算，再到Flink流批一体架构，数据处理模式持续进化。实际项目选型需考虑数据规模、时效要求和资源约束：
- 日处理PB级数据推荐Hive on Tez
- 亚秒级响应场景采用Impala+Kudu
- 复杂事件处理选择Flink CEP引擎
机器学习生态整合
TensorFlow与Spark MLlib的协同方案在金融风控领域应用广泛。通过Spark进行特征工程处理后，将向量数据导入TF Serving进行模型推理，这种架构兼顾数据处理效率与模型服务性能。实际部署时需注意数据格式转换开销，建议使用Parquet列式存储减少IO消耗。
