下面是大数据体系架构图
大数据分2个部分，一部分是走实时的，另外一部分是走离线的，不管那块都需要数据来分析
从上图来看，数据分为结构化数据（MYSQL,ORACLE等），半结构数据（文件日志），非结构化数据（视频，PPT等）
我们一般需要分析的数据 就是结构化的数据和非结构化的数据，非结构化数据可以存HDFS系统。
很多专业的东西后面在开博客另讲，先大概了解数据流走向。
1，数据收集系统。
首先我们要坐的就是收集数据，像数据库中的数据我们可以通过Sqoop（通过SHELL命令连接数据库实现 MYSQL，HIVE（可以通过HQL将HDFS中的数据通过表形式呈现出来）和HDFS（分布式文件系统）间的通信）来收集，这种我们可以通过用azkaban（分布式工作流调度）来定时调度每天讲MYSQL数据导入到HDFS和HIVE中，这部分数据方便我们坐离线计算。
像一些商品查询，用户登陆等查询操作，又或者是要计算实时交易等（直接操作数据库会影响数据库性能），这些东西就可以走日志收集这块，可以在前端埋点和后端埋点，记录日志，然后在通过flume收集，发送到KAFKa和HDFS（HIVE）中.这部分的数据可以走实时（flink消费kafka中的数据进行流式计算），可以走离线计算（一般第二天凌晨和mysql数据结合统计一些报表）
2，数据离线分离。
数据离线分析，离线分析大概分4层，
ODS:原始数据层（保持数据的最初），DWD：数据仓库数据层（去除空值，脏数据，超过极限范围的明细解析等）
DWS：数据仓库服务层：宽表-用户行为，轻度聚合，对dwd层的数据在进行处理轻度汇总
ADS: 做分析处理最后将同步到mysql数据库里边，给其他应用展示
大概流程和使用的技术。像每天，每周等报表，azkaban定时调度，通过HIVE脚本对每天的ODS数据进行离线分析处理
慢慢到DWD,DWS,ADS，最后同步到数据库。
3，数据实时计算。
有些公司需要看一些实时数据，比如商品的访问量，用户登陆情况，实时交易额等。这些数据有些从数据库中查询不到（商品访问，用户登陆），有些数据库有但是统计复制，慢（实时交易量，订单数等），这些数据就可以走实时统计。
像1说的，可以通过数据埋点，在这些需要计算的地方埋点（就是记录日志，将需要的数据写到日志），最后通过FLUME手机汇总，最后到kafka，flink通过消费KAFKA的数据来消费这些日志，通过FLINK的流式计算，中间也像离线一样分ODS,DWD,ADS，最后讲结果写到数据库，整个流程虽然不是毫秒级，但也是亚秒级别的。
上面就是整个大数据的流程和需要用的技术。
flume 日志收集传输框架 专门也来对接HDFS，也可以对接KAFKA等。
hadoop体系： HDFS 分布式文件存储系统 , YARN：基于hadoop的分布式资源调度, MAPREDUCE：基于hadoop的分布式计算应用 （像HIVE就是基于YARM向执行一个一个的MAPREDUCE）
kafka 消息队列，高吞吐，稳定，缓存数据的
zookeeper 保证大数据中的一些框架的高可用
sqoop：主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递
azkaban：工作流调度系统，可以按定义的逻辑一步一步先后执行脚本和JAVA程序（包括sh,java）
hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能,其实就是通过mapreduce来操作数据。
flink：是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算，通过流式计算。（暂时没跑通）