大数据处理涉及处理和分析大型复杂数据集的技术和技术。“大数据”通常指的是传统数据库和处理工具无法处理的数据集。 比如：应用程序日志、用户交互日志：这些大数据用于分析用户互动、偏好和行为，以改进内容推荐算法并提升用户参与度。 各种组件共同工作以处理、存储和分析这些大型数据集。这些组件共同形成一个大数据处理生态系统。

大数据处理的关键组件：

1. 数据摄取和传输(Kafka、Logstash(ELK))

批处理和流处理：数据可以分批摄取，也可以以实时流模式处理。 批处理涉及按预定义的块收集和处理数据，而流摄取处理连续生成并以准实时方式处理的数据。

Apache Kafka：

用于构建实时数据管道和流应用的广泛使用平台。 为什么选择Kafka?

  • 可以处理每秒数百万个事件。

  • 可靠性：即使发生故障，数据也不会丢失：所有消息都写入磁盘并复制到多个代理，以确保它们不会丢失。

  • 默认情况下，它保证至少一次传递。

  • 回放数据：如果需要，可以重新播放数据。

  • 高度可扩展：可以添加更多代理来处理不断增加的负载。分区器确保消息均匀分布在分区上：

  • 强大的API和集成：用于与其他系统进行数据摄取的Kafka Connect。用于构建实时流应用程序的Kafka Streams。

  • 安全功能，比如身份验证和加密，可用于保护数据在传输和静息时。