作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
大数据作为近几年热门的技术方向之一，越来越多的人开始关注其应用场景、技术体系、架构设计等方面的问题。在谈及大数据系统架构设计时，一般都会从以下几个方面进行展开：
- 数据采集：即数据的获取方式，主要分为离线数据导入和实时数据采集两种。对于离线数据，一般采用离线导入的方式，将历史数据导入到数据仓库中，然后通过查询分析工具对数据进行清洗、转换、统计和加工处理；而对于实时数据，则需要根据业务特点选择实时数据源、流处理框架、以及数据存储的方式等，对数据进行实时的收集、处理和存储。
- 数据处理：这是数据的核心模块，也是大数据系统中最复杂的环节之一。大多数的数据处理任务都涉及多个阶段，包括ETL（提取-加载）、数据清洗、计算指标生成、特征工程等。在每一个环节中，都需要采用相应的工具或框架进行处理，比如Hive、Spark、Impala、Kylin等。
- 数据分析：数据分析是指对整体数据进行统计、分析和挖掘，得到有价值的信息和洞察力。大数据系统中的数据分析模块，需要首先对数据进行采集、处理、存储，然后再对其进行汇总、关联、过滤、聚合等操作，最终得到有意义的结果。
- 数据可视化：数据可视化是数据分析的一个重要组成部分。它可以帮助用户直观地查看和分析数据，并且提供交互能力，让用户可以跟踪数据变化并做出反应。如今，大数据领域提供各种数据可视化方案和工具，如Hadoop Hue、Tableau、Kibana等。
- 数据仓库：数据仓库是企业级的集成数据环境，用于支持复杂的分析任务。数据仓库通常会包含多个维度，比如时间维度、空间维度、主题维度等。数据仓库架构中最重要的是数据模