大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)演講人：日期：大數(shù)據(jù)概述與前景大數(shù)據(jù)技術(shù)體系介紹編程基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)演練大數(shù)據(jù)處理框架詳解數(shù)據(jù)庫技術(shù)在大數(shù)據(jù)中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與運(yùn)維管理綜合項(xiàng)目實(shí)踐：電商網(wǎng)站日志分析系統(tǒng)contents目錄大數(shù)據(jù)概述與前景01大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)特點(diǎn)大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、處理速度快、價(jià)值密度低但商業(yè)價(jià)值高等特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)定義及特點(diǎn)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)行業(yè)正在蓬勃發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。行業(yè)趨勢(shì)未來，大數(shù)據(jù)行業(yè)將繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)將得到更廣泛的應(yīng)用，同時(shí)，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)也將成為行業(yè)發(fā)展的重要方向。行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)金融領(lǐng)域零售領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域其他領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，包括風(fēng)險(xiǎn)控制、客戶畫像、智能投顧等方面。大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用包括病歷分析、藥物研發(fā)、健康管理等方面。大數(shù)據(jù)可以幫助零售企業(yè)了解消費(fèi)者需求和行為，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營(yíng)銷策略。大數(shù)據(jù)還可以應(yīng)用于智慧城市、智能交通、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域，為社會(huì)發(fā)展和進(jìn)步提供支持。大數(shù)據(jù)行業(yè)就業(yè)前景廣闊，人才需求量大，薪資待遇也相對(duì)較高。就業(yè)前景大數(shù)據(jù)從業(yè)者可以通過不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐，提升自己的技能和能力，逐步發(fā)展成為數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等職業(yè)。同時(shí)，也可以向大數(shù)據(jù)相關(guān)的銷售、運(yùn)營(yíng)等方向發(fā)展。職業(yè)發(fā)展就業(yè)前景及職業(yè)發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)體系介紹02數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)01020304從各種數(shù)據(jù)源中收集數(shù)據(jù)，包括日志文件、數(shù)據(jù)庫、API接口等。去除重復(fù)、無效和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合后續(xù)處理的格式，如CSV、JSON等。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的加工和處理，如缺失值填充、異常值處理等。如HadoopHDFS，用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)文件。分布式文件系統(tǒng)如MongoDB、HBase等，用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。NoSQL數(shù)據(jù)庫如MySQL、Oracle等，用于存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集成了多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、整合和轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)數(shù)據(jù)計(jì)算與分析挖掘技術(shù)如HadoopMapReduce，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的批量處理。如ApacheFlink、Storm等，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的處理。包括分類、聚類、回歸、推薦等算法，用于數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)分析。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高級(jí)分析和處理。批處理技術(shù)流處理技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)算法如Tableau、Echarts等，可以將數(shù)據(jù)以圖表形式直觀展示。數(shù)據(jù)可視化工具報(bào)表生成工具儀表盤與大屏展示數(shù)據(jù)分享與協(xié)作如FineReport、CrystalReports等，可以生成各種格式的報(bào)表。將數(shù)據(jù)以儀表盤或大屏形式展示，方便實(shí)時(shí)監(jiān)控和決策分析。提供數(shù)據(jù)分享和協(xié)作功能，方便團(tuán)隊(duì)成員之間的數(shù)據(jù)交流和合作。數(shù)據(jù)可視化與報(bào)表呈現(xiàn)編程基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)演練03Java語言特性與面向?qū)ο缶幊陶莆認(rèn)ava的基本語法、數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、流程控制等，理解面向?qū)ο缶幊痰母拍詈驮瓌t，如封裝、繼承、多態(tài)等。Python語言基礎(chǔ)與科學(xué)計(jì)算學(xué)習(xí)Python的基本語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)等，掌握Python在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的應(yīng)用，如NumPy、Pandas等庫的使用。編程實(shí)踐與問題解決通過實(shí)際編程練習(xí)，提高編程技能，培養(yǎng)解決問題的能力。Java/Python等編程語言基礎(chǔ)123了解Linux系統(tǒng)的基本架構(gòu)、目錄結(jié)構(gòu)、文件系統(tǒng)等，掌握常用的Linux命令，如ls、cd、cp、mv、rm等。Linux系統(tǒng)基本操作學(xué)習(xí)Linux系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)配置方法，了解網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和服務(wù)，掌握常用的網(wǎng)絡(luò)命令和工具。網(wǎng)絡(luò)配置與管理了解Linux系統(tǒng)的安全機(jī)制，掌握常用的系統(tǒng)維護(hù)命令和工具，如top、ps、df、du等。系統(tǒng)安全與維護(hù)Linux系統(tǒng)操作及常用命令03日志數(shù)據(jù)分析與可視化了解數(shù)據(jù)分析的基本方法，掌握使用可視化工具展示日志數(shù)據(jù)分析結(jié)果的方法。01日志文件解析與處理了解日志文件的格式和內(nèi)容，掌握使用編程語言解析和處理日志文件的方法。02數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗的基本概念和方法，掌握使用編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換的技巧。實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：日志收集與清洗分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)原理01了解分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)的基本原理和架構(gòu)，如HDFS、FastDFS等。分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)搭建與配置02掌握分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)的搭建和配置方法，包括硬件環(huán)境搭建、軟件環(huán)境配置等。分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)應(yīng)用與開發(fā)03學(xué)習(xí)分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)開發(fā)中的應(yīng)用，掌握使用分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)讀寫和管理的技巧。實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)處理框架詳解04Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件介紹HadoopCommon提供基礎(chǔ)工具，如文件系統(tǒng)、RPC和序列化庫等。HadoopDistributedFileSystem(HDFS)分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。HadoopYARN資源管理和調(diào)度平臺(tái)，支持多種計(jì)算框架。HadoopMapReduce分布式計(jì)算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。提供內(nèi)存計(jì)算、任務(wù)調(diào)度、故障恢復(fù)等基本功能。SparkCore支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和查詢的模塊。SparkSQL支持實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理的模塊。SparkStreaming提供機(jī)器學(xué)習(xí)算法的庫。SparkMLlibSpark內(nèi)存計(jì)算框架原理實(shí)時(shí)流處理支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的批處理操作。批處理事件時(shí)間處理狀態(tài)管理01020403支持有狀態(tài)的計(jì)算，用于處理需要維護(hù)狀態(tài)的場(chǎng)景。用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，支持高吞吐量和低延遲。提供對(duì)事件時(shí)間的支持，用于處理亂序事件和延遲事件。Flink流處理框架應(yīng)用ABCD處理模型Hadoop基于MapReduce模型，Spark基于內(nèi)存計(jì)算模型，F(xiàn)link基于流處理和批處理統(tǒng)一模型。狀態(tài)管理Hadoop無狀態(tài)管理；Spark提供有限的狀態(tài)管理；Flink提供強(qiáng)大的狀態(tài)管理功能。生態(tài)系統(tǒng)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)豐富，包括HDFS、YARN等；Spark生態(tài)系統(tǒng)也較完善，包括SparkSQL、MLlib等；Flink生態(tài)系統(tǒng)正在不斷發(fā)展壯大中。延遲性Hadoop延遲較高，適合批處理；Spark延遲較低，適合交互式查詢；Flink延遲最低，適合實(shí)時(shí)流處理。對(duì)比分析數(shù)據(jù)庫技術(shù)在大數(shù)據(jù)中應(yīng)用05MySQL和Oracle是常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它們?cè)诖髷?shù)據(jù)開發(fā)中扮演著重要角色。Oracle則以其強(qiáng)大的功能、高并發(fā)處理能力和數(shù)據(jù)安全性而受到青睞，尤其適用于大型企業(yè)級(jí)應(yīng)用。MySQL以其輕量級(jí)、易用性和靈活性而著稱，適用于各種規(guī)模的應(yīng)用程序。在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可用于存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提供高效的數(shù)據(jù)查詢、分析和處理功能。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL/Oracle等Redis和MongoDB是常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫，它們?cè)诖髷?shù)據(jù)開發(fā)中具有廣泛應(yīng)用。MongoDB則以其靈活的文檔模型、高擴(kuò)展性和易用性而受到歡迎，尤其適用于處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Redis以其高速讀寫、支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和豐富的功能而著稱，適用于緩存、消息隊(duì)列等場(chǎng)景。在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，NoSQL數(shù)據(jù)庫可用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提供高可擴(kuò)展性和靈活性的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案。NoSQL數(shù)據(jù)庫Redis/MongoDB等根據(jù)數(shù)據(jù)類型和業(yè)務(wù)需求選擇合適的數(shù)據(jù)庫類型，如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或NoSQL數(shù)據(jù)庫。評(píng)估數(shù)據(jù)庫的易用性、維護(hù)成本和社區(qū)支持等方面。數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下選型策略考慮數(shù)據(jù)庫的讀寫性能、并發(fā)處理能力、數(shù)據(jù)一致性和可擴(kuò)展性等因素。結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行性能測(cè)試和對(duì)比，選擇最適合的數(shù)據(jù)庫方案。定期對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行清理、備份和恢復(fù)操作，保證數(shù)據(jù)的完整性和安全性。調(diào)整數(shù)據(jù)庫參數(shù)配置，提高數(shù)據(jù)庫的讀寫性能和并發(fā)處理能力。優(yōu)化數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，合理選擇數(shù)據(jù)類型和索引方式。使用緩存技術(shù)減少數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)，提高應(yīng)用性能。監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫性能指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決性能瓶頸問題。數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化技巧分享0103020405機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中應(yīng)用06機(jī)器學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介及分類機(jī)器學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一類基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法，通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，并用于預(yù)測(cè)和決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類根據(jù)學(xué)習(xí)方式的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)等類型；根據(jù)模型復(fù)雜度的不同，可以分為線性模型、非線性模型等類型。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是一種通過已有標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型的方法，訓(xùn)練過程中不斷調(diào)整模型參數(shù)，使得模型能夠?qū)π聰?shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹等，這些算法在大數(shù)據(jù)分析中被廣泛應(yīng)用于分類、預(yù)測(cè)等任務(wù)。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及案例監(jiān)督學(xué)習(xí)算法案例監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是一種不需要已有標(biāo)記數(shù)據(jù)就能訓(xùn)練模型的方法，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類、降維等操作，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括K-均值聚類、層次聚類、主成分分析等，這些算法在大數(shù)據(jù)分析中被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、異常檢測(cè)等任務(wù)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法案例無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及案例深度學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用場(chǎng)景深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，適用于處理大規(guī)模高維數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)分析中，深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢(shì)深度學(xué)習(xí)能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征，并構(gòu)建復(fù)雜的非線性模型，從而處理更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)還具有強(qiáng)大的泛化能力，能夠?qū)π聰?shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)和決策。深度學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中應(yīng)用場(chǎng)景大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與運(yùn)維管理07分布式集群環(huán)境搭建步驟規(guī)劃設(shè)計(jì)根據(jù)業(yè)務(wù)需求評(píng)估資源需求，設(shè)計(jì)集群架構(gòu)，包括節(jié)點(diǎn)角色、數(shù)量、硬件配置等。集群部署配置集群管理軟件，如ApacheAmbari、ClouderaManager等，部署分布式組件如Hadoop、Spark等。環(huán)境準(zhǔn)備準(zhǔn)備服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等資源，安裝操作系統(tǒng)和必要的軟件環(huán)境。測(cè)試驗(yàn)證進(jìn)行功能測(cè)試、性能測(cè)試、穩(wěn)定性測(cè)試等，確保集群環(huán)境符合業(yè)務(wù)需求。性能監(jiān)控通過監(jiān)控工具實(shí)時(shí)監(jiān)控集群資源使用情況、作業(yè)運(yùn)行狀態(tài)等，及時(shí)發(fā)現(xiàn)性能瓶頸。調(diào)優(yōu)策略根據(jù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分析瓶頸原因，針對(duì)性地進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)、資源配置優(yōu)化等。壓力測(cè)試模擬實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行壓力測(cè)試，評(píng)估平臺(tái)性能并進(jìn)一步優(yōu)化。最佳實(shí)踐參考業(yè)界最佳實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，避免常見性能問題。平臺(tái)性能監(jiān)控和調(diào)優(yōu)方法集群?jiǎn)?dòng)失敗檢查配置文件、網(wǎng)絡(luò)設(shè)置、資源限制等，確保集群能夠正常啟動(dòng)。作業(yè)運(yùn)行緩慢分析作業(yè)日志、資源使用情況等，找出性能瓶頸并進(jìn)行優(yōu)化。數(shù)據(jù)丟失或損壞檢查數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可靠性、備份恢復(fù)策略等，確保數(shù)據(jù)安全。安全問題加強(qiáng)訪問控制、數(shù)據(jù)加密、漏洞修復(fù)等安全措施，保障平臺(tái)安全穩(wěn)定運(yùn)行。常見問題排查和解決方案云原生技術(shù)?；贙ubernetes等容器編排工具構(gòu)建云原生應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)微服務(wù)架構(gòu)、持續(xù)集成和持續(xù)部署等。技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)平臺(tái)將更加注重實(shí)時(shí)性、智能化和可擴(kuò)展性。大數(shù)據(jù)與云原生融合將大數(shù)據(jù)平臺(tái)與云原生技術(shù)相結(jié)合，提高數(shù)據(jù)處理效率、降低運(yùn)維成本。容器化部署優(yōu)勢(shì)輕量級(jí)、快速部署、資源隔離等，提高平臺(tái)可伸縮性和靈活性。容器化部署和云原生技術(shù)趨勢(shì)綜合項(xiàng)目實(shí)踐：電商網(wǎng)站日志分析系統(tǒng)08項(xiàng)目需求分析和設(shè)計(jì)思路分析電商網(wǎng)站的日志數(shù)據(jù)，包括用戶訪問、瀏覽、購(gòu)買等行為，以及網(wǎng)站性能、安全等方面的數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)分析，為電商網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷、產(chǎn)品優(yōu)化等提供決策支持。項(xiàng)目需求分析采用分布式系統(tǒng)架構(gòu)，對(duì)海量日志數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)、處理和分析。通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)，提供可視化的數(shù)據(jù)報(bào)表和分析結(jié)果。設(shè)計(jì)思路VS采用分布式、可擴(kuò)展的系統(tǒng)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)處理層和數(shù)據(jù)展示層。各層之間通過接口進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)模塊化和解耦。模塊劃分將系統(tǒng)劃分為數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和數(shù)據(jù)展示模塊。每個(gè)模塊負(fù)責(zé)相應(yīng)的功能，如數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集網(wǎng)站日志數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊負(fù)責(zé)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理模塊負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和挖掘，數(shù)據(jù)展示模塊負(fù)責(zé)提供可視化的數(shù)據(jù)報(bào)表和分析結(jié)果。系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和模塊劃分采用Flume、Kafka等技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和傳輸；使用Hadoop、HBase等分布式存儲(chǔ)技術(shù)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)；采用Spark、Flink等大數(shù)據(jù)處理框架進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析；使