大数据技术知识体系

探索大数据技术的无限可能！从数据采集与传输到商业智能决策，大数据技术知识体系涵盖了数据存储、处理、分析挖掘及资源管理调度等核心环节。典型应用场景如金融风控建模、实时推荐系统等，展现了其广泛的应用价值。基础设施方面，云计算平台、容器化技术等为数据处理提供了强大支持。数据治理则关注数据质量、安全及生命周期管理，确保数据的可靠性与合规性。无论是日志分析监控还是物联网数据分析，大数据技术都在为各行各业带来深刻变革。

大数据技术知识体系

• 一、数据采集与传输
  • 日志采集工具
    • Flume
    • Logstash
    • Filebeat
  • 数据同步工具
    • Sqoop
    • DataX
  • 消息队列
    • Kafka
    • RabbitMQ
    • Pulsar
• 二、数据存储
  • 分布式文件系统
    • HDFS
    • Ceph
  • NoSQL数据库
    • HBase
    • Cassandra
    • MongoDB
  • 对象存储
    • AWS S3
    • 阿里云OSS
  • 数据湖
    • Delta Lake
    • Iceberg
• 三、数据处理
  • 批处理
    • MapReduce
    • Spark Core
    • Hive
  • 流处理
    • Storm
    • Spark Streaming
    • Flink
  • 交互式查询
    • Presto
    • Impala
    • Druid
• 四、数据分析与挖掘
  • 数据仓库
    • Hive
    • ClickHouse
    • Greenplum
  • 机器学习框架
    • Spark MLlib
    • TensorFlow
    • PyTorch
  • 可视化工具
    • Superset
    • Tableau
    • Grafana
• 五、资源管理与调度
  • 集群资源管理
    • YARN
    • Mesos
  • 容器编排
    • Kubernetes
    • Docker Swarm
• 六、数据治理
  • 元数据管理
    • Atlas
    • DataHub
  • 数据质量
    • Griffin
    • Deequ
  • 数据安全
    • Ranger
    • Kerberos
  • 生命周期管理
    • 数据归档策略
    • 冷热数据分离
• 七、基础设施
  • 云计算平台
    • AWS EMR
    • 阿里云MaxCompute
    • 腾讯云TBDS
  • 容器化技术
    • Docker
    • Containerd
• 八、典型应用场景
  • 用户画像分析
  • 实时推荐系统
  • 金融风控建模
  • 物联网数据分析
  • 日志分析监控
  • 商业智能决策