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大数据平台应用中3个重要的知识点

一、大数据中的数据仓库和Mpp数据库如何选型?

在Hadoop平台中，一般大家都把hive当做数据仓库的一种选择，而Mpp数据库的典型代表就是impala，presto。Mpp架构的数据库主要用于即席查询场景，暨对数据查询效率有较高要求的场景，而对数据仓库的查询效率要求无法做大MPP那样，所以更多地适用与离线分析场景。

Hadoop已经是大数据平台的实时标准，其中Hadoop生态中有数据仓库Hive，可以作为大数据平台的标准数据仓库，

对于面向应用的MPP数据库，可以选择MYCAT(mySql的分布式架构)或是impala(基于Hive和Hbase)，包括对称式和非对称式两种分布式模式

二、大数据分析中的实时推荐是如何实现的?

实时推荐需要使用实时处理框架结合推荐算法，从而做到对数据的实时处理和推荐。实时处理框架有Storm、Flink、SparkStreaming，组件可以对接Kafka，获取实时流数据，在实时框架内部实现对数据的处理过程。

1、实时推荐需要借助实时计算框架例如Spark或是Strom技术，

2、数据采集采用Flume+Kafka作为数据缓存和分发作用

3、同时还需要有非常适合的实时推荐算法，例如基于用户画像的实时推荐，或是基于用户行为的实施推荐、或是对商品相识度的实施推荐等不同的算法

三、数据治理有何的处理方法或工具?

数据治理没有具体的工具和方法，这是一项浩大的工程，可能牵扯到每个部门，既有技术人员参与，又要有业务人员参与，关键时刻还要有进行决策。每个公司的数据情况不同，处理方法也不尽相同，基本的方法是有的，暨通过对数据的梳理(元数据、主数据)，发现数据质量问题，再通过质量标准或组织协调的方式，对数据进行标准化处理的。

数据治理是一项人力和辛苦活，没有捷径和什么有效的工具，而且在一个大数据项目中，数据治理是非常重要的一个环节，因为只有数据质量满足前端应用需求，才有可能挖掘和分析出准确的结果。

具体数据处理方法还需要看实际业务情况，例如数据库、数据类型、数据规模等

数据治理的过程是一个对业务系统数据梳理的过程，过程中发现的问题会反馈给业务部门，同时还要制定统一的质量和稽核标准，就好比给每个业务系统数据生成线上增加一个质量监管员。

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