2301_77025309的博客

在数字化转型浪潮下，企业大数据应用需求激增，涵盖实时分析、离线计算、AI集成等场景。技术选型需综合考虑业务需求（如低延迟、高吞吐）、团队技术栈及总体成本。选型趋势向云原生、实时化、智能化演进，企业应平衡开源与商业方案，避免技术债务。最终需匹配业务规模，确保可扩展性与性价比。

大数据技术在各行业广泛应用，核心场景包括：互联网（用户分析、推荐系统）、金融（风控、信贷评估）、零售（供应链、精准营销）、医疗（疾病预测、影像识别）、工业（设备维护、智能制造）、电信（网络优化）。技术以数据驱动决策、实时化、智能化为特点，结合AI、5G等发展，未来将更趋实时、智能和自动化。典型案例包括淘宝推荐、支付宝风控、沃尔玛智能补货等。

大数据架构是为高效处理海量、多样化数据而设计的分布式系统框架，涵盖数据采集、存储、计算、分析到应用全流程。核心组件包括数据采集层（如Kafka、Flink）、存储层（HDFS、NoSQL）、处理层（Spark、Flink）、服务层（OLAP引擎）和应用层（BI工具）。典型架构模式有Lambda架构（批流并行）、Kappa架构（全流式）和数据湖架构。技术选型需考虑业务需求，如高吞吐批处理选Spark，低延迟流处理用Flink。未来趋势包括云原生、实时数仓和AI融合。