大数据架构
- 源数据层(原始数据存储位置)
sdk日志埋点
日志文件：爬虫日志、业务日志
关系型数据库：mysql,oracle等
- 数据采集层(抽取源数据至数据存储层)
离线：flume、Sqoop、Nifi
实时：filebeat、nginx+lua
补充：当数据量达到5亿左右的时候，filebeat+logstash采集数据到hdfs，数据会出现丢失的情况，所以此种方案不适合用于大数据存储到hdfs
- 数据存储层
hdfs用于存储离线大数据量
kudu用于存储mysql关系数据库更新变化的数据
es存储一些log日志，比如说我们需要快速的定位某一个业务的log情况
kafka作为消息中间件，存储filebeat或者是flume采集的日志
- 数据分析层（进行数据分析）
es,分析一些log
hive用于分析一些离线大数据（基于磁盘IO分析）
impala、presto 适用于分析一些准实时日志（要求快速出数据，基于内存分析）
spark core+spark sql 适用于分析一些离线数据，自定义解析规则
spark streaming 适用于分析一些实时（不是完全实时）数据
flink,jstorm 用于分析完全实时的数据
- 数据调度层（对数据分析任务进行调度）
airflow 适用大集群，阿里的调度系统就是根据airflow二次开发，配置复杂,python 脚本实现
azkaban :cpu和内存要求不高，主从配置支持的不算太好，适用于小集群，以job的文件实现，配置简单
oozie：通常hue集成，单独的使用oozie的情况下，配置复杂，不建议使用，所有的任务都是以mr形式进行的，可支持复杂的依赖调度
jobX: cpu使用高，bug还没修复，所以造成agent的cpu维持在一个左右，配置简单，只支持依赖调度，并行调度不支持。
crontab：一般用于每分钟调度一次的任务，不支持依赖调度，并行调度（配置复杂，通过脚本自定义控制），没有可视化界面，不能准确的判断任务是否成功或者是失败
NIFI: 不但支持任务调度，还支持ETL
自定义，公司自己开发使用的
- 数据同步层（调度任务，执行完毕后，还要写入应用程序中。采用sqoop等将数据同步到mysql（olap存储层）中）
sqoop 用的是1.x系列版本
datax
kettle
NIFI
- 数据olap存储层
mysql es tidb redis hbase clickhouse
有时间的话研究tidb和clickhouse
- 数据展示层（展示mysql中的数据）
PowerBI,帆软等BI可视化工具。
技术选型
实时分析
可以使用lua或者filebeat将nginx数据采集到kafka，数据经过spark streaming或者是jstorm进行分析后，尽可能的存入一些高吞吐量的数据库（非关系型，redis,hbase），但是有时必须要存入一些关系型数据库，比如说mysql。
但是spark streaming发现仅仅通过一个map操作，每个执行的batch 期间，就超过了我们所设置的batch时间，这时候我们需要一个措施。
增加一个缓冲层，不直接mysql或者是redis,先写入kafka(消息中间件)，然后通过kafka推送到独立的写入服务，这样会发现实时处理服务的时间明显的降低。
离线分析
-- 采集这块用flume的tailf形式，或者使用sqoop和NIFI
-- 数据分析使用Hive，SparkSql,数据存储用HDFS
-- 最终将数据导出到mysql等常用的关系型数据库当中。
组件版本号
Cloudera Manager: 6.2.1
CDH: 6.2.1
Hadoop:3.0.0-cdh6.2.1
HBase:2.1.0-cdh6.2.1
Hive:2.1.1-cdh6.2.1
Kafka:2.1.1-cdh6.2.1
Kudu:1.9.0-cdh6.2.1
Oozie:5.1.0-cdh6.2.1
Spark:2.4.0-cdh6.2.1
Sqoop:1.4.7-cdh6.2.1
Zookeeper:3.4.5-cdh6.2.1