数据中台商业的解决方案有很多，开源框架种类繁多，每一个模块都有很多开源的套件。以查询引擎为例，可以使用的开源工具有MySQL、Redis、Impala、MongoDB、PgSQL等。可以根据实际业务需要，选择合适的开源套件。
可供选择的解决方案太多，重点推荐开源解决方案，框架图如下图所示。企业的数据应用主要有离线计算和实时计算。建议离线计算优先选择Hive和Spark。Spark是基于内存的。实时计算目前主流的选择是Flink框架。
1.数据存储
互联网行业大数据的主流存储框架是基于Hadoop的分布式文件系统HDFS。由于其具有高容错性和适合批处理数据的特点，适合部署在低廉的PC服务器上存储海量的数据，数据存储的性价比较高。
2.离线计算
在HDFS的基础上，Hadoop生态又开发了离线数据仓库计算引擎Hive。Hive 基于MapReduce技术支持分布式批处理计算，同时支持以SQL操作的方式对存储在HDFS上的数据进行「类数据库」的操作、计算和统计分析。Hive 适合海量数据的批处理操作场景，操作简单，容错性和扩展性好，缺点是高延迟、查询和计算都比较慢，因此Hive被广泛应用在离线计算场景中，尤其是对海量数据的批处理操作和分析场景中。
因为基于MapReduce技术涉及磁盘间高频的I/O操作，所以Hive的计算效率较低，时效很长。为了提高计算的效率，Hive社区增加了新的计算引擎，即Spark。与MapReduce相比，Spark的RDD计算引擎基于内存进行计算，计算和查询效率显著提升。
目前，主流的离线计算框架采用Hive和Spark结合的方式。在100 个节点以下时，可以选用Hive作为数据仓库、Spark作为计算引擎。另外，对于海量数据场景（如节点数需要几百个甚至上千个时），Hive的优势是稳定性和容错性好，可以用于处理海量数据的复杂计算。Spark的优势是计算速度快，缺点是容易出现内存泄漏和不足，从而导致计算缓慢或者任务失败。在海量数据场景中，出于稳定的要求，Spark一般用于处理数据仓库上层的查询、计算和分析操作，而底层的操作由Hive完成。重点推荐使用Hive和Spark工具。
3.实时计算
开源的实时计算框架比较多，如Spark、Storm和Flink等。与Storm 相比，Spark的优势是用一个统一的框架和引擎支持批处理、流计算、查询、机器学习等功能。由于Spark的微批处理的设计机制，在处理流数据的时候，效率比Storm要低。整体而言， Spark 体系更加成熟， 易用性较好、社区文档和案例更加丰富，如果对于数据延迟要求是秒级，那么 Spark 更容易上手且能满足性能要求。
4.查询引擎
为了提高数据交互性查询的效率，在大数据时代根据不同的业务要求诞生了很多新的查询引擎，常见的查询引擎有HBase、Redis、MongoDB 等。按照大类划分，查询引擎可以分为SQL交互式查询引擎和NoSQL交互式查询引擎。HBase、Redis、MongoDB都属于NoSQL交互式查询引擎。
1）SQL交互式查询引擎
常用的SQL交互式查询引擎有Impala、Presto、ClickHouse、Kylin 等。Impala和Presto基于MPP架构，通过分布式查询引擎提高查询效率。ClickHouse、Kylin是目前主流的联机分析处理OLAP计算和查询引擎。Kylin 通过预计算机制，提前将客户经常查询的维度和指标设计好并进行预处理操作，以数据立方体模型（Cube）形式缓存，以便加快聚合操作和查询的速度，特别适合对海量数据的OLAP场景。由于需要提前将数据预处理好，Kylin需要消耗额外的空间，且无法高效支持随机的计算和查询。
ClickHouse 适合海量数据的大宽表（维度和指标较多的表）的灵活和随机的查询、过滤和聚合计算，写入和查询性能很好，而多表关联操作性能一般，尤其是多个数据量较大的表（即大表）关联的情况。其劣势是不擅长高频的修改和删除操作，在多用户高并发场景中性能一般。
Presto由Facebook开源，支持基于内存的并行计算，支持多个外部数据源和跨数据源的级联查询，在对单表的简单查询和多表关联方面性能较好，擅长进行实时的数据分析。在处理海量数据时，Presto对内存容量要求高，多个大表关联容易出现内存溢出。
Impala由Cloudera推出，是一个SQLon Hadoop的查询工具，也基于内存进行并行计算，目标是提供HDFS、HBase数据源复杂的高性能交互式查询。
2）NoSQL交互式查询引擎
HBase是基于key-value原理的列式查询引擎，适用于频繁进行插入操作且查询字段较多的场景，如统计每分钟每个商品的点击次数、收藏次数、购买次数等。HBase的列式扩展能力较强，理论上硬盘有多大，HBase 的存储能力就有多大。HBase不适用于大量更改（update）操作的场景。HBase的主要缺点是update操作性能较低。
Redis是内存数据库。Redis的原理是基于内存进行计算和查询。Redis 的存储容量与内存容量有关，支持的数据类型比较丰富，有一定的持久化能力，适用于高频 update 操作的场景，读写的速度都非常快。其缺点是内存容量有限，价格较高，一般用于存储非常有价值且需要高频读写的数据。比如，实时统计全站客户累计点击次数、收藏次数、购买次数等用于数据看板（dashboard）的展示。
MongoDB主要以JSON（JavaScript Object Notation）数据串格式存储数据，适用于表结构变化大的海量数据查询和聚合计算的场景，这是其区别于其他数据库的重要特色。比如，构建客户大宽表，客户的有关字段经常发生改变或增删，在这种场景中很适合用MongoDB存储并高效读取客户的单一维度信息或聚合信息。但是其写入操作和多表关联复杂操作性能一般，很少用于复杂的多表关联的计算场景。在实际应用中，一般会综合部署上述NoSQL引擎，满足不同的应用场景。
5.数据采集工具
开源的数据采集工具很多，如Sqoop、DataX、Scrapy、Flume、Logstash和StreamSets等。Sqoop和DataX主要用于采集结构化数据，Flume和Logstash主要用于采集非结构化数据。StreamSets同时支持结构化和非结构化数据的采集。
在结构化数据采集方面，与DataX相比，Sqoop的综合性能更好，社区更活跃，插件更丰富，使用更广泛。Logstash 更轻量，使用更简单，插件丰富，对技术要求不高，运维比较简单。Flume框架更复杂，偏重于数据传输过程中的安全，不会出现丢包的情况， 整体配置更复杂， 入门难度较高， 运维难度更高。StreamSets 通过可视化界面的拖、拽等操作实现数据的采集和传输，支持多种数据源，组件丰富，功能强大，简单易用，且内置监控组件，可以实时监控数据传输情况。
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
在MRIRuby中我可以这样做:deftransferinternal_server=self.init_serverpid=forkdointernal_server.runend#Maketheserverprocessrunindependently.Process.detach(pid)internal_client=self.init_client#Dootherstuffwithconnectingtointernal_server...internal_client.post('somedata')ensure#KillserverProcess.kill('KILL',
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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