大数据应用场景技术方案
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TIP
本文主要是介绍 大数据应用场景技术方案 。
# 大数据典型应用场景
# 大数据离线分析场景
通常是指对海量数据进分析和处理，形成结果数据，供下一步数据应用使用。离线处理对处理时间要求不高，但是所处理数据量较大，占用计算存储资源较多，通常通过MR或者Spark作业或者SQL作业实现。离线分析系统架构中以HDFS分布式存储软件为数据底座，计算引擎以基于MapReduce的Hive和基于Spark的SparkSQL为主。
# 大数据实时检索场景
提供可弹性扩展、低时延、高吞吐的高性能计算资源，支持业界主流的实时分析业务平台，结合大带宽、支持多种协议的对象存储服务，提升实时分析业务整体资源利用率。
# 大数据实时流处理场景
常指对实时数据源进行快速分析，迅速触发下一步动作的场景。实时数据对分析处理速度要求极高，数据处理规模巨大，对CPU和内存要求很高，但是通常数据不落地，对存储量要求不高。实时处理，通常通过Storm、Spark Streaming或者Flink任务实现。数据采集通过分布式消息系统Kafka实时发送到分布式流计算引擎Flink、Storm、Spark Streaming进行数据处理，结果存储Redis为上层业务提供缓存。
# 参考文章
- https://www.cnblogs.com/rask/p/12619425.html
