大数据基础知识
数据分片和路由
在大数据的背景下，数据规模已经由GB级别跨越到PB甚至EB级别，单机无法存储与处理如此规模的数据量，必须依靠大规模集群来对这些数据进行存储和处理，对于海量的数据，通过数据分片（Shard/Partition）将数据切分到不同机器中去，分片后，如何快速找到某一条记录，这就是数据的分片和路由技术所要解决的问题。
数据复制与一致性
在大数据的存储系统中，为了增加系统的可靠性，通常会将同一份数据存储多个副本，这就引入了数据复制的问题，同时带来数据一致性的挑战，数据复制的方式有多种，如主从复制、多主复制等，解决数据一致性的方法包括两阶段提交、分布式事务等。
数据采集技术框架
数据采集是大数据生命周期的第一个环节，涉及结构化、半结构化和非结构化数据，常见的数据采集方式包括系统日志采集、网络数据采集和设备数据采集，Flume、Logstash和FileBeat常用于日志数据实时监控采集；Sqoop和dataX常用于关系型数据库离线数据采集；Canal和Maxwell常用于关系型数据库实时数据采集。
数据传输技术框架
经过采集的数据需要通过数据通道传输存储，数据传输的技术包括消息队列、数据同步、数据订阅和序列化，Kafka作为一个高吞吐量的分布式消息系统，常用于缓冲海量数据；数据同步则解决各个数据源之间稳定高效的同步功能；序列化将对象转换为可存储或传输的形式，对大数据传输的性能有直接影响。
大数据存储与计算
数据存储技术框架
大数据存储面向海量、异构、非结构化等数据提供高性能、高可靠的存储及访问能力，存储方案包括物理存储和分布式文件/对象存储系统，HDFS解决了海量数据存储问题，但不支持单条数据修改操作；HBase是一个基于HDFS的NoSQL数据库，支持数据修改；Kudu则介于两者之间，既支持数据修改也支持基于SQL的数据分析。
分布式资源管理框架
随着大数据时代的到来，临时任务的需求量大增，这些任务往往需要大量的服务器资源，传统的人工对接资源变更已不现实，因此出现了分布式资源管理系统，如YARN、Kubernetes和Mesos，它们提供了灵活的资源调度和管理功能，保证系统高效运行。
数据计算技术框架
数据计算分为离线数据计算和实时数据计算，离线计算方面，MapReduce是第一代离线数据计算引擎，Spark通过内存计算极大提高了性能；实时计算方面，StORM、Flink和Spark Streaming分别在不同场景下提供实时数据处理能力。
数据分析与任务调度
数据分析技术框架
数据分析技术框架包括Hive、Impala、Kylin等离线OLAP分析引擎，以及Clickhouse、Druid等实时OLAP分析引擎，这些工具在不同场景下提供高效的数据分析能力，例如Hive适合高稳定性需求的场景，Impala适合高性能需求的场景。
任务调度技术框架
任务调度技术框架包括Azkaban、Oozie、DolphinScheduler等，适用于普通定时执行任务及包含复杂依赖关系的多级任务调度，支持分布式，保证调度系统的性能和稳定性。
大数据底层基础与检索技术
大数据底层基础技术框架
Zookeeper是大数据底层基础技术的核心组件，主要提供命名空间、配置服务等功能，Hadoop HA、HBase、Kafka等组件都依赖于Zookeeper来实现分布式协同和一致性保障。
数据检索技术框架
针对海量数据的快速复杂查询需求，全文检索引擎工具如Elasticsearch、Solr、OpenSearch等提供了易用性、扩展性、稳定性等方面的不同选择，这些检索工具不仅支持多样化的查询需求，还能实现高效的数据分析和搜索功能。
归纳与展望
大数据技术涵盖了从数据采集、传输、存储、计算到分析、调度等多方面的内容，每一个环节都有其重要性，随着技术的发展，大数据生态圈不断完善，新的技术和工具不断涌现，大数据将继续深入到各个领域中，发挥其巨大的价值和潜力，为企业和社会创造更多的机遇和可能性。
