1.涉及的基本组件技术
Hadoop：HDFS MapReduce(清洗) YARN、需要部署Hadoop集群
Hive：外部表、SQL 、解决数据倾斜 、sql优化、基于元数据管理、SQL 到MR过程
Flume：将数据抽取到hdfs
调度：crontab、shell、Azkaban
HUE：可视化的notebook，CM自带 ，排查数据
2.处理流程
大数据开发：关注的是2、3、4步骤。1,2,3都是属于ETL步骤，但是1可能是早就有的任务。
步骤1：使用flume/logstash抽取服务器上的日志数据以及使用sqoop/spark抽取关系型数据库的数据将数据抽取到hdfs（压缩+普通文本格式）。
步骤2：将hdfs上数据通过（MR/Spark/Flink）清洗处理后存放数仓（hive），此时
步骤3：将原始的数据放到目标位置，hive的外部表
步骤4：业务计算 将结果放到，业务表（数据集市）
步骤5：应用程序查询访问，我们这儿可通过HUE查看信息
备注1：HUE是个非常强大且方便的可视化界面。在界面能操作hadoop生态圈的组件以及查询 查询组件显示信息。使用场景：排查数据
备注2: zeppelin和HUE较类似的一个工具，但是比HUE好用，目前市场主流是以改zeppelin源码去做自己的可视化界面。
备注3：步骤2、3、4,的数据落地hdfs时，数据压缩格式、数据的存储格式选择很重要