1.大数据离线分析的完整流程通常
1.数据采集：从不同来源收集数据。可以使用的组件包括：
Flume：用于高效地收集、聚合和移动大量数据。
Kafka：用于收集、存储和传输流式数据。
Sqoop：用于将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中。
2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、过滤等处理。可以使用的组件包括：
Hadoop MapReduce：用于分布式处理和转换数据。
Pig：用于大规模数据的数据分析和转换。
Hive：用于数据仓库和数据分析，可以将SQL语句转换成MapReduce任务。
3.数据存储：将预处理后的数据存储到HDFS或其他分布式存储系统中。可以使用的组件包括：
HDFS：Hadoop分布式文件系统。
HBase：分布式列存储数据库，用于实时读写大型数据集。
Cassandra：分布式NoSQL数据库，用于高可用、高性能的大数据存储。
4.数据分析：对存储在HDFS中的大数据集进行分析。可以使用的组件包括：
Spark：用于大规模数据处理和分析，支持多种数据源和数据格式。
Mahout：用于构建和部署机器学习模型。
Flink：用于流式和批处理数据处理和分析。
5.数据可视化：将分析结果可视化展示。可以使用的组件包括：
Tableau：用于数据可视化和交互式分析。
Power BI：用于数据可视化和报表制作。
D3.js：用于基于Web的数据可视化。
2. 题外话：数据仓库
数据仓库只是逻辑上的分层，并不是物理上的分层，可通过库表名称去区分。
DW 需要面向主题、数据集成、相对稳定、且需要能反应历史变化。对于数仓数据质量等其他问题以后再讲，现在先讲讲一些简单的概念。
数据仓库通常5层：ODS、DWD、DWM、DIM、DWS、DM(ADS)层
大数据组件 Hive 可以作为数据仓库ODS、DWD、DWM、DIM、DWS层
DM(ADS)层： 通常由MySQL、Clickhouse、Doris等 OLAP分析域的组件扮演 DM层。ODS、DWD：3NF建模。
DIM：例如时间维度、区域维度、质量维度，类似于各种字典表。
DWM、DWS、DM: 维度建模。数据分析模型：星型模型(常用模型)、雪花模型、星座模型
