2023大数据技术应用的五个主要场景总结_4,请结合大数据整体内容中相关内容,阐述大数据的具体方向(可分离线和实时两条技术

大数据技术应用的几个主要场景：离线处理、实时流处理、交互查询、实时检索和融合数据仓库

离线数据处理和分析：

一、离线处理场景：通常是指对海量数据进行分析和处理，形成结果数据，供下一步数据应用使用。离线处理对处理时间要求不高，但是所处理数据量较大，占用计算存储资源较多，通常通过MR或者Spark作业或者SQL作业来实现；

二、离线数据处理场景的特点：处理时间要求不高、处理数据量巨大、处理数据格式多样、多个作业调度复杂、占用计算存储资源多、支持SQL类作业和自定义作业、容易产生资源抢占等；

三、离线场景的大数据组件架构：

1、实时数据采集，用于实时采集流式数据：

a、Flume：用于Socket流或者日志文件等的数据采集；

b、第三方采集工具：第三方采集工具采集后，送入KAFKA +Spark Streaming进行数据预处理和实时加载；

c、ETL工具：第三方ETL工具进行数据采集、加载、处理等；

2、批量采集系统：用于采集批量数据，主要的组件有Flume、Sqoop、第三方采集工具（数据采集、加载、处理的工具）；

3、离线批处理引擎：Mapreduce+Hive或者Spark+SparkSQL，Mapreduce和Spark来处理非SQL类作业，Hive和SparkSQL处理SQL类作业；推荐使用Spark+SparkSQL的组合，因为性能和兼容性更好；有存量应用时，可以使用MRS+Hive组合；