一、大数据平台架构：数据世界的「骨骼系统」

大数据平台的核心架构可分为四层，像人体的骨骼一样支撑起整个数据处理流程：

存储层：以Hadoop HDFS为核心，相当于平台的「骨架」，支持PB级分布式存储。其原理类似宜家仓库的分区管理，冷热数据分层存放（冰川存储技术比冻带鱼还省电）。计算层：包含两套「肌肉系统」：离线计算：Hadoop MapReduce/YARN负责批量处理，如同举重运动员处理重物。实时计算：Spark/Flink像短跑选手，1秒内完成流式数据响应，比如预测明星带货导致螺蛳粉销量暴增。应用层：Hive（SQL查询）、HBase（非结构化存储）等工具如同「器官」，直接支撑业务场景。血缘追踪：用Atlas等工具查看数据流转路径，像侦探追踪嫌疑人轨迹。例如某报表数据源头竟是厕所打卡机。质量看板：设置「数据红绿灯」规则，自动标记异常数据（比如年龄200岁的用户直接标红）

实操TIP：在Cloudera Manager等平台输入「show partitions table_name」，秒查分区数据分布。

三、数据建模：打造指标的「乐高工厂」

指标建模五步法，比搭积木更有逻辑：

业务需求拆解：把「想看销售额」的需求，拆解成GMV、客单价、转化率等原子指标，像把整鸡分解成鸡腿鸡翅。维度设计：时间（年/月/日）、地域（省/市）、用户画像等维度，比俄罗斯套娃还精细。模型构建：星型模型：事实表（如订单表）连接维度表，像太阳系行星围绕恒星4雪花模型：维度表再分层，适合复杂业务（如电商的商品类目树）物理建模：用Hive建表时设置分区（按日期）、分桶（按用户ID），查询速度提升10倍。验证优化：通过Spark SQL跑测试用例，比考试验算更严格。四、数据服务开发：让数据「开口说话」

从原始数据到业务价值，要经历四大炼金术：

API工厂：用SpringBoot开发RESTful API，给数据装上「传送带」6通过Kafka传输实时数据流，速度比外卖小哥送餐还快。自助分析平台：拖拽式BI工具（如Tableau）让运营人员秒变分析师，比美图秀秀还简单4支持Python自定义脚本，用pandas分析用户行为，找出「凌晨三点买奶粉的奶爸」群体1838通过Swagger生成API文档，比产品经理的PRD还清晰。知识延伸：推荐学习路径

技术栈组合：Hadoop+Spark+Flume三件套打基础