大數據被譽為“新石油”，如何管理并洞悉數據的價值，是企業未來發展的核心競爭力。進入大數據時代，數據規模與日俱增。另一方面，數據倉庫的市場份額被其他技術蠶食，比如大數據、機器學習和人工智能。這種趨勢給我們造成了一種印象，即數據倉庫在企業 IT 中的優先級地位正在下降。但實際上，大多數企業現在仍然至少需要一個（甚至多個）數據倉庫來為下游的應用程序提供服務。

如今越來越多的企業對數據的實時性要求很高，以電商為例，阿里在雙 11 會豎起一面電子屏幕，實時展示淘寶數據，例如成交額、訪問人數、訂單量、下單量、成交量等等。這個電子大屏的背后，就是用到我們所說的數據的實時處理技術。

當然實時計算也不是完全實時，它一定有一個延時，只不過這個延時非常短。

什么是數據實時處理呢？我個人對數據實時處理的理解為：

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這一個流程線下來，處理數據的速度在秒級甚至毫秒級。
隨著技術的普及，各家企業的框架逐漸成熟化，大數據技術的門檻會越來越低。但是由于實際業務的不斷豐富和深入，產業界對數據不斷產生新的需求。開源框架和模型工具也已經無法直接滿足實際生產和業務需求。
所以本篇來梳理一下大數據架構師學習方向的學習路線和知識點，包括到底要學什么、有哪些重要知識、現在的主流的技術點有哪些。

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大數據成長路線

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限時福利

實時數據處理

離線數據處理

大數據面試題

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据，凉了？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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