数据治理核心模块
分布式计算框架演进
Hadoop生态中的MapReduce组件承担着分布式计算任务的核心调度工作，其分治思想将复杂计算拆解为Map和Reduce两个阶段。在数据规模突破PB级时，任务调度系统如Oozie可有效协调跨集群作业，通过RESTful API实现工作流可视化监控。
| 技术组件 | 数据处理规模 | 响应时效 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|
| MapReduce | PB级以上 | 小时级 | 离线日志分析 |
| Spark | TB~PB级 | 分钟级 | 实时推荐系统 |
存储体系架构解析
混合存储方案实践
HDFS作为分布式文件系统的基石，与HBase列式数据库形成存储组合拳。Phoenix中间件实现SQL化操作NoSQL数据库，Yarn资源调度器动态分配计算资源。工业级部署中，Mesos集群管理工具可协调跨平台资源调度。
Redis非关系型数据库在实时缓存场景表现优异，支持5种数据结构持久化。Atlas中间件创新性地实现MySQL集群透明化扩展，通过连接池管理提升OLTP业务吞吐量。
计算范式创新实践
SQL化分析引擎对比
Hive将SQL转化为MapReduce任务，适合海量数据批处理。Impala采用MPP架构实现秒级响应，与Kudu存储引擎配合支撑实时OLAP场景。实际部署中常形成Hive+Impala混合架构，兼顾历史数据加工与即时查询。
- Hive：适合ETL流程与数据仓库构建
- Impala：满足交互式BI报表需求
- Presto：跨数据源联合查询解决方案
数据管道构建方案
流批一体处理体系
Flume构建高可靠采集通道，Kafka消息队列实现数据缓冲与削峰。Storm流式计算框架保障事件级处理时效，Spark Streaming微批架构平衡吞吐量与延迟。Flink真正实现流批统一处理模型，支持Exactly-Once语义保障。
典型数据管道架构：
Kafka -> Flink -> HBase
↑ ↓
Logstash Elasticsearch
