🧭 一、大数据生态全景图
大数据生态系统主要围绕 数据采集 → 存储 → 计算 → 分析 → 可视化 这条主线构建：
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│ 数据采集层 │ → Flume、Sqoop、Kafka、Logstash
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│ 数据存储层 │ → HDFS、HBase、Hive、Kudu
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│ 计算处理层 │ → MapReduce、Spark、Flink、Presto
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│ 调度与资源层 │ → YARN、Zookeeper、Airflow、Oozie
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│ 数据服务层 │ → Impala、Druid、ClickHouse、ElasticSearch
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│ 分析与可视化 │ → Superset、Grafana、FineBI、Tableau
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🧱 二、各层技术生态讲解
| 层级 | 代表技术 | 功能说明 |
|---|---|---|
| 采集层 | Flume、Kafka、Sqoop | 从日志系统、数据库、消息中间件等采集数据 |
| 存储层 | HDFS、HBase、Hive、Kudu | 分布式文件系统（HDFS）+ 列式数据库（HBase）+ SQL 引擎（Hive） |
| 计算层 | MapReduce、Spark、Flink | 离线计算（Spark）与实时流计算（Flink） |
| 调度层 | YARN、Zookeeper、Airflow | 任务调度与资源协调 |
| 查询分析层 | Presto、Impala、ClickHouse | 分布式交互式查询（OLAP）引擎 |
| 可视化层 | Superset、Grafana | 数据报表与指标监控 |
📚 三、学习路线图（从入门到实战）
🚩 阶段 1：基础入门
目标：理解大数据核心概念与生态结构
学习内容：
- Linux 基础命令、Shell 脚本
- Java / Scala / Python 基础（大数据开发常用）
- 大数据核心概念（分布式存储、计算框架、容错机制）
推荐资源：
- 《Hadoop权威指南》
- bilibili：尚硅谷大数据入门视频
🚩 阶段 2：Hadoop 生态核心
目标：掌握数据存储与离线计算
学习内容：
- HDFS：分布式文件系统原理、命令、API
- MapReduce：分布式计算模型、任务提交机制
- YARN：资源调度机制
- Hive：基于 SQL 的数据仓库（ETL、分区、分桶）
练习项目：
- 日志数据分析系统
- 用户行为统计报表（Hive SQL）
🚩 阶段 3：实时与批处理
目标：掌握 Spark + Flink 的计算能力
学习内容：
- Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming
- Flink（实时流处理，窗口、状态管理、Watermark）
- Kafka：消息队列与数据流通
- HBase：实时存储
练习项目：
- 实时日志监控平台
- 用户行为实时分析系统
🚩 阶段 4：数据调度与可视化
目标：构建完整数据管道（Data Pipeline）
学习内容：
- Airflow / Azkaban：任务调度与依赖管理
- Superset / Grafana / ClickHouse：可视化与 OLAP 查询
练习项目：
- 构建一条从 Kafka → Flink → HBase → Superset 的全链路数据流
🚩 阶段 5：进阶与企业级项目
目标：掌握大数据平台架构设计与性能优化
学习内容：
- 数据湖（Delta Lake、Iceberg）
- 数据中台理念（ODS、DWD、DWS、ADS 分层架构）
- 数仓建模（星型 / 雪花模型）
- 大数据治理、安全与权限管理（Ranger、Atlas）
项目示例：
- 企业级用户行为分析平台
- 数据中台建设实践
🚀 四、应用领域与岗位方向
| 领域 | 应用举例 | 涉及技术 |
|---|---|---|
| 互联网广告 | 用户画像、推荐系统 | Spark、Hive、ClickHouse |
| 金融风控 | 信贷评分、风险监测 | Flink、Kafka、HBase |
| 电商分析 | GMV统计、转化率分析 | Hive、Spark、Superset |
| 物联网监控 | 实时设备数据流分析 | Flink、Kafka、InfluxDB |
| 运维监控 | 日志采集、性能告警 | ElasticSearch、Grafana |
| 政企大数据平台 | 政务数据共享、数据治理 | Hadoop、Hive、Airflow |
🧩 五、建议学习顺序总结
| 阶段 | 技术 | 目标 |
|---|---|---|
| 1️⃣ 入门 | Linux、Java、Hadoop | 了解生态与原理 |
| 2️⃣ 存储层 | HDFS、Hive、HBase | 掌握离线存储 |
| 3️⃣ 计算层 | Spark、Flink | 批流一体处理 |
| 4️⃣ 调度层 | Airflow、Azkaban | 任务调度 |
| 5️⃣ 分析层 | ClickHouse、Superset | 数据服务与展示 |
| 6️⃣ 进阶 | 数据仓库建模、数据中台 | 项目架构设计 |
