大家对大数据处理流程大体上认识差不多，具体做起来可能细节各不相同，一幅简单的大数据处理流程图如下：

        

        1）数据采集：数据采集是大数据处理的第一步。

        数据采集面对的数据来源是多种多样的，包括各种传感器、社交媒体、电子邮件、数据库、程序运行日志等。

        数据采集面对的数据类型是多种多样的，有文本数据、结构化数据、图片数据、语音数据、视频数据等。

        数据采集使用的各种开源工具也是多种多样的，如采用FileBeat对日志文件进行采集，采用Flink CDC从数据库采集，采用OpenCV采集视频数据等。

        2）数据传输：数据传输是大数据处理的第二步。数据采集点各种各样，物联网上的各种传感器一般采用无线网络传输数据到数据中心，而其它数据采集大多走有线网络传输，带宽和速度是不一样的，采用的通讯协议也是不一样的。

        物联网传输协议一般有MQTT、CoAP、RESTfulHTTP等。也可以采用google protobuf协议、MessagePack协议等进行数据封装和传输。

        数据传输有时是很复杂的，它可能穿过很多网络最终才达到存储系统所在的网络。

        数据传输还涉及各种消息队列，比如我们喜欢用Kafka系统来做数据分发。

        3）数据清洗和预处理：收集到的数据可能包含噪声、缺失值和异常值，在入库之前，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。这包括数据去重、去噪、填充缺失值等。前端采集设备常常以最小数据字段集来传输数据包，特别是采取无线网络传输的，尽量让数据包小一些，当数据到了数据网关之后，可能我们会补齐一些字段，比如从设备ID映射出设备所在地址、区域、厂商等等，这些字段补齐之后去入库，方便之后数据查询分析。

        在这个阶段，可能在数据网关处就做了一定的处理，之后继续前传，中间处理系统继续做不同的数据处理。

        比如在入库前，常常采用流式计算框架Flink程序对数据做实时计算处理。

        4）数据存储：一旦数据被传输到数据中心，并进行了一定的处理，它们需要被存储在适当的地方。大数据处理需要使用分布式存储系统，如Hadoop的HDFS、HBase、Elasticsearch、MongoDB等。这些系统具有高可扩展性和容错性，能够处理大规模的数据。

        存储系统是非常重要的，怎样把海量数据存储起来是一个挑战，存储到一定量之后，存储系统稳定性又是一个挑战，非常考验开发团队和运维团队的技术水平和实际经验。

        大数据存储系统常常指NoSQL系统，包括KV数据库，文档数据库，列式数据库以及图数据库等等。

        5）数据分析：数据分析是大数据处理的核心步骤。这包括使用各种技术和工具对数据进行统计分析、数据挖掘、机器学习等，以发现数据中的模式、关联和趋势。数据分析的目标是提取有价值的信息和知识，以支持业务决策和行动。

        数据分析主要有两大计算类型：批处理计算和流处理计算。

        批处理计算以Hadoop MapReduce、Spark框架为代表。Flink号称支持批处理，其实不够好。

        流处理计算以Flink、Spark Streaming框架为代码。而Spark也号称支持流处理，同样不够好。

        6）数据可视化：数据可视化是将分析结果以图表、图形、地图等形式展示出来，以便用户更直观地理解和利用数据。数据可视化可以帮助用户发现数据中的模式和趋势，以及进行更深入的分析和洞察。

        有很多专业的开源大数据可视化工具，如Kibana、Zeppelin等。

        7）数据安全和隐私保护：在整个大数据处理流程中，数据安全和隐私保护是非常重要的。这包括对数据进行加密、访问控制、身份验证等，以确保数据的机密性和完整性。同时，还需要遵守相关的法律法规，保护用户的隐私权益。

        8）数据应用：大数据的数据最终都是为了某个目的而采集入库的，数据应用是很重要的，如果没有得到合理利用，大数据就是资源浪费了。