大数据开发的工作内容与流程
离线数据仓库开发
我们之后在做开发的时候，可能是选择某几个组件来使用。比如做数仓开发，可能就是用sqoop把数据抽到hdfs里，用spark或者mapreduce对这部分数据做一个清洗。
清洗的结果，一般会放到Hive里面。一般开源场景中，Hive是做数仓选型比较多的一个组件，或者放到Spark生态圈的spark sql中。
那之后的话，在hive或者spark sql中可以直接写Sql，来完成对数据的处理即可。
当然的话中间这些个任务的调度，我们可能会选用oozie或者azkaban等任务流调度引擎来完成。
这是数仓的基本架构流程。
实时流处理开发
对于流处理来说的话，可以用flume或者logstach去监控一些非结构化、半结构化数据；像用cdc、ogg这样的一个技术，会监控数据库的日志。这样的话，非结构化、半结构化、结构化数据都可以进行实时采集，把这些个数据实时地抽取到kafka里面进行一个缓存。
然后由流（处理）引擎，比如说spark生态圈的spark streaming，当然还有比较新的像flink这些产品进行一个实时处理。大家可能在这里编写流处理任务会比较多。
数据进行处理以后，可以把这个结果保存到hbase里面，或者存储到elasticsearch里面。
因为这两个的话，它对于小文件来说不是那么敏感。hbase的话，它底层有一个处理小文件的机制；而elasticsearch，它本身文件就不存在hdfs里，它文件直接存在磁盘本地，所以的话它对小文件更不敏感。
因为实时产生的结果，会生成较多小文件，这里是在选型的时候需要注意的。
所以的话流处理一般是用这几个组件比较多。
当然很多时候，在生产中的选型比较复杂，而且会有MPP与大数据产品一起使用的场景，但整体的流程不变，只是各阶段的产品有所替换。后续也会为大家对比分析各主流选型的使用场景与工作流程。
