构建大数据平台工具有哪些
现在企业数据量越来越大，光靠Excel或者传统数据库已经扛不住了。比如电商公司每天的订单、用户行为、库存变动，动不动就是上百万条记录。这时候就得搭个大数据平台，把数据存得下、算得快、查得准。那具体用啥工具来搭？下面这些是实际项目中用得比较多的。
数据存储：HDFS 和对象存储
HDFS（Hadoop Distributed File System）是很多大数据平台的底层存储基础。它能把大文件拆开，分散存到多个服务器上，不怕硬盘坏，也撑得住海量数据。比如你有10TB的日志文件，HDFS可以自动分片存储，还能做副本备份。
现在越来越多公司也开始用对象存储，比如阿里云OSS、AWS S3。它们更便宜，扩展性更强，适合存原始日志、图片视频这类非结构化数据。
数据处理：Spark 和 Flink
要分析数据，光存下来没用，还得能算。Spark 是目前最流行的批处理引擎，速度快，API友好。比如你想统计上周每个商品的销量排行，用Spark写几行代码就能搞定。
val orders = spark.read.parquet("/data/orders")
val result = orders.filter("date between '2024-03-01' and '2024-03-07'")
.groupBy("product_id")
.sum("amount")
result.show()Flink 则强在实时处理。比如你要监控网站访问流量，每秒刷新一次PV、UV，Flink 就很合适。它能处理连续不断的数据流，延迟低，准确度高。
数据调度：Airflow
平台跑起来后，任务多了怎么管理？比如每天早上8点跑销售报表，9点同步用户数据，这些定时任务得有人安排。Airflow 用DAG（有向无环图）来定义任务依赖，哪个先跑、哪个后跑一目了然。
你在网页界面上能看到每个任务的执行状态，失败了还能重试，比写一堆crontab清晰多了。
数据查询：Hive 和 Presto
业务人员不会写代码，得让他们用SQL查数据。Hive 把SQL翻译成MapReduce或Spark任务，适合跑离线报表。比如财务月底要对账，走Hive就行。
Presto 更适合交互式查询，响应快，支持多数据源。你可以一边改SQL一边试，不用等几分钟才出结果。
数据治理：Atlas 和 DataHub
数据多了容易乱，谁创建的、什么时候更新的、有没有敏感信息？Apache Atlas 或 LinkedIn 开源的 DataHub 能帮你打标签、管权限、看血缘。比如发现某张表数据错了，能顺藤摸瓜找到源头是哪个系统传的。
这些工具组合起来，就能搭出一个可用的大数据平台。小公司可以从Spark + Hive + Airflow起步，大一点的再加Flink、Presto这些。关键是根据自己的数据量和需求选，别一上来就堆高大上技术，运维跟不上反而拖累效率。