随着互联网信息技术日新月异的发展，一个海量数据爆炸的时代已经到来。如何有效地处理、分析这些海量的数据资源，成为各大技术厂商争在激烈的竞争中脱颖而出的一个利器。可以说，如果不能很好的快速处理分析这些海量的数据资源，将很快被市场无情地所淘汰。当然，处理分析这些海量数据目前可以借鉴的方案有很多：首先，在分布式计算方面有Hadoop里面的MapReduce并行计算框架，它主要针对的是离线的数据挖掘分析。此外还有针对实时在线流式数据处理方面的，同样也是分布式的计算框架Strom，也能很好的满足数据实时性分析、处理的要求。最后还有Spring Batch，这个完全面向批处理的框架，可以大规模的应用于企业级的海量数据处理。
在这里，我就不具体展开说明这些框架如何部署、以及如何开发使用的详细教程说明。我想在此基础上更进一步：我们能否借鉴这些开源框架背后的技术背景，为服务的企业或者公司，量身定制一套符合自身数据处理要求的批处理框架。
首先我先描述一下，目前我所服务的公司所面临的一个用户数据存储处理的一个现状背景。目前移动公司一个省内在网用户数据规模达到几千万的规模数量级，而且每个省已经根据地市区域对用户数据进行划分，我们把这批数据存储在传统的关系型数据库上面（基于Oracle，地市是分区）。移动公司的计费结算系统会根据用户手机话费的余额情况，实时的通知业务处理系统，给手机用户进行停机、复机的操作。业务处理系统收到计费结算系统的请求，会把要处理的用户数据往具体的交换机网元上派发不同的交换机指令，这里简单的可以称为Hlr停复机指令（下面开始本文都简称Hlr指令）。目前面临的现状是，在日常情况下，传统的C++多进程的后台处理程序还能勉强的“准实时”地处理这些数据请求，但是，如果一旦到了每个月的月初几天，要处理的数据量往往会暴增，而C++后台程序处理的效率并不高。这时问题来了，往往会有用户投诉，自己缴费了，为什么没有复机？或者某些用户明明已经欠费了，但是还没有及时停机。这样的结果会直接降低客户对移动运营商支撑的满意度，于此同时，移动运营商本身也可能流失这些客户资源。