数据处理系统

随着信息技术的迅猛发展和数字化转型的加速推进，各行各业每天都会产生海量的数据。这些数据不仅包括结构化数据（如数据库中的交易记录），也包含大量的非结构化和半结构化数据（如日志文件、社交媒体内容、传感器数据等）。如何从这些纷繁复杂的数据中提取出有价值的信息，进而辅助企业进行科学决策、优化运营流程、提升用户体验，成为当前企业面临的重要课题。

在此背景下，“大数据全生命周期处理”应运而生。它是指从数据的采集、传输、存储、处理、分析、可视化到最终归档或销毁的全过程管理。通过系统化地管理数据在其整个生命周期内的各个阶段，不仅可以提升数据的可用性和安全性，还能最大化数据资产的价值，助力企业实现数据驱动的高质量发展。

一、数据采集（Data Ingestion）
功能描述：
负责从各类数据源中采集原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

主要功能：
支持多类型数据源接入：数据库（MySQL、Oracle等）、日志文件、API接口、IoT设备、消息队列（Kafka、RabbitMQ）等。
实时与批量采集能力：支持流式数据采集（如Flink、Kafka Connect）与定时批量采集（如Sqoop）。
数据格式转换：自动识别并转换JSON、XML、CSV、Parquet等格式。
数据质量校验：在采集阶段进行基础数据清洗与异常检测。
二、数据传输（Data Transmission）
功能描述：
确保采集到的数据能够安全、可靠地传输至目标系统或平台。

主要功能：
数据加密传输：采用SSL/TLS等协议保障传输安全性。
高可用性机制：支持断点续传、失败重试、流量控制。
消息中间件集成：支持与Kafka、RabbitMQ等消息队列对接，提升异步传输效率。
数据压缩与序列化：优化网络带宽使用，提高传输效率。
三、数据存储（Data Storage）
功能描述：
提供高效、可扩展的数据存储方案，满足不同类型数据的存储需求。

主要功能：
结构化数据存储：支持关系型数据库（如PostgreSQL）与分布式数据库（如HBase）。
非结构化数据存储：支持对象存储（如S3、OSS）与文件系统（如HDFS）。
数据湖架构支持：统一管理原始数据与处理后的数据，支持多种数据格式。
数据分层管理：热数据、温数据、冷数据分级存储，优化成本与性能。
四、数据处理与计算（Data Processing & Computing）
功能描述：
对原始数据进行清洗、转换、聚合等处理操作，为后续分析做准备。

主要功能：
批处理：支持Spark、MapReduce等技术进行大规模离线计算。
流处理：支持Flink、Storm等实时流式数据处理引擎。
数据ETL流程：自动化抽取、转换、加载流程，提升数据一致性。
分布式计算调度：支持任务拆分、资源动态分配与执行监控。

1、开发
设计基于Flink的流批一体计算框架（实现低延迟与高吞吐的统一）
开发动态元数据管理模块（支持自动识别字段变更）
优化数据湖仓一体架构（doris存储）
实现数据血缘追踪引擎（基于Neo4j构建关系图谱）
2、架构
- 数据采集：Kafka Connect + Debezium（CDC）+ Logstash
- 流处理：Apache Flink（状态管理+CEP复杂事件处理）
- 存储层：Delta Lake（ACID事务） + HBase（实时查询） + S3 Glacier（冷存）
- 计算引擎：Spark 3.0（向量化计算） + Presto（联邦查询）
- 元数据：Apache Atlas + Neo4j（血缘分析）
- 编排：Airflow（DAG调度） + Zookeeper（协调服务）
- 安全：Apache Ranger（权限控制） + Hashicorp Vault（密钥管理）
- 接口层：Spring Boot + GraphQL（灵活查询）