深度计算：大数据实战经验分享

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网、移动互联网、物联网等新型信息技术的发展，以及其相关产业的崛起，越来越多的人开始关注到如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，这是大数据时代的一个重要任务。而在实际工作当中，往往并不会像同行一样，遇上大数据分析的全面挑战，尤其是在某些关键环节中还存在很多挑战性的问题。

比如，为了避免数据的泄露风险，在对原始数据进行处理过程中，需要满足大量的法律、监管和合规要求；为了保证数据质量，则需要提升数据采集、存储、处理、传输等环节的效率和成本；如何根据大数据进行快速有效的决策，也是一个需要解决的难题。

作为一名大数据专家或从事相关工作的同学，如何系统地、深入地理解和掌握大数据的技术原理和应用场景，成为至关重要的技能。因此，本文将为大家呈现一些具体的场景以及解决方案，分享一些在实际工作过程中的真知灼见，希望能够帮助更多的同学快速入门并提升自己的能力。

摘要: 本文主要阐述了大数据的一些基础概念及技术背景，详细介绍了包括数据采集、清洗、存储、处理、分析、可视化等环节。重点介绍了基于Spark生态圈的大数据技术栈SparkSQL、Hive、Impala、HBase、Kudu、Pig、Sqoop、Flume、Sqoop、Zookeeper等技术的应用。结合这些知识，作者还总结出了一些实践中常见的大数据问