一、技术选型

为了适应不同的业务需求，我们选择了多种适合的技术方案。 - 数据采集与传输：Flume、Kafka、Logstash、DataX 和 Sqoop。 - 数据存储：HDFS、HBase、Hive、MySQL 和 S3。 - 数据计算：MapReduce、Tez、Spark、Storm 和 Flink。 - 数据查询：Drill、Presto、Impala 和 Kylin。

二、系统架构

我们的系统架构涵盖了多个组件，它们协同工作以实现高效的数据处理和分析。 - 日志文件和MySQL数据表经过Flume或Sqoop处理后，被发送至Kafka或存储于HDFS。 - 资源管理由Yarn统一调度。 - 数据查询任务由Hive、Presto和Kylin执行。 - Oozie和Azkaban作为调度工具，确保任务的顺利执行。 - 最终，通过可视化工具展示处理结果。

三、系统数据流程

系统的数据处理流程包括以下几个步骤： - Web或App产生的行为数据首先记录为日志，然后通过日志服务器转换为LogFile格式，Flume消费后将数据推送到Kafka。Kafka支持实时数据流，也可以将数据发送至Elasticsearch进行存储。 - Flume继续消费数据，并将其存储到HDFS中。 - 对于业务交互，Nginx负责负载均衡，Spring Boot业务服务器接收请求并存入MySQL数据库。 - 使用Sqoop将MySQL中的数据导入HDFS，进一步存储在Hive数仓中，最终结果会再次存储到MySQL数据库中。

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