1、大数据处理的技术栈共有四个层次，分别是数据采集和传输层、数据存储层、数据处理和分析层、数据应用层。数据采集和传输层：这一层主要负责从各种数据源收集数据，并将数据传输到数据中心。常用的技术包括Flume、Logstash、Sqoop等。
2、技术栈的具体内容取决于应用程序的类型、需求和开发语言等因素，一般包括以下几个方面：操作系统：如Windows、Linux、macOS等。开发语言：如Java、Python、JavaScript、C#等。后端框架：如Spring、Django、Flask、Express等。前端框架：如React、Angular、Vue等。数据库：如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。
3、物联网 物联网技术栈由三个核心层构成，即物/设备层、连接层和物联网云层，详情如图1-4所示。 ▲图1-4 物联网的技术栈 在物/设备层，诸如传感器、执行器等物联网特定的硬件可以被添加至已有的核心硬件中，嵌入式的软件可以被修改或集成进已有的系统，以便管理和操作具体的设备。
4、其中主要的困难包括这几天跟大家分享一下。需要学习的东西特别的多，大数据是包括多个方面的，比如说收集，储存，治理，组织，管理等等。而一个程序员只弄了一两个部分而已。很多东西你都是需要从零学起，当然你有基础，学习也比较快。
1、大数据实时数据处理用的技术主要是Flume+Kafka+SparkStreaming、Flume+Kafka+Storm、Flink等。这些技术每个技术细节就不详细讲述了。它们都是处理海量数据使用的开源框架，对于京东或者阿里很有可能优化了源码，开发出适合他们公司需要的场景框架。但是核心技术差异不大。
2、根据前面的需求分析，设计目标和主要功能的要求，将整个广告实时计算系统划分为六层：日志接收层、生产者层、消费队列层、消费者层、业务逻辑层和存储层。
3、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。
Flume在传输数据过程中，如果下一跳的Flume节点故障或者数据接收异常时，可以自动切换到另外一路上继续传输。
快速数据处理：Redis与Flume/Redis作为高效的数据存储系统，Flume则负责日志收集和传输。熟练掌握它们的安装、配置和使用，将助您在大数据流中游走自如。 高级Web框架：SSM/SSM框架由Spring、SpringMVC和MyBatis融合，适合简单Web项目的开发。深入理解这三个框架的协同工作，将提升您的开发效率。
当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。
阶段Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好 Linux基础，以便更好地学习Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等众多课程。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计自算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据zd数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
阶段一：学习入门知识。在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。阶段二：【Java基础】。Java是目前使用最为广泛的编程语言，适合作为大数据应用的开发语言。阶段三：Scala基础。Scala是一种多范式的编程语言。阶段四：Hadoop技术模块。
