大数据四步业务流程，带你走进大数据工程师的工作生活。

大数据的业务流程主要包括：数据采集、分布式存储和访问、数据处理、数据分享
1、数据采集
支持使用传统ETL的方式从关系数据库(Oracle、DB2、SQL Server、MySQL、PostgreSQL)获取关系型数据，保存到分布式存储系统中。支持使用自主研发的适配器、组件从Excel、文本文件解析数据，保存到分布式存储，以及使用适配器采集视频、音频等。
支持从Kafka实时接收业务数据，保存到分布式存储系统中。
支持通过Flume实时获取日志数据包括从Linux console、RPC(Thrift-RPC)、文本文件、Unix tail、syslog日志系统获取日志数据，并保存到分布式数据库中。

2、分布式存储和访问
分布式存储系统用于将数据分散存储在多tai独立的设备上，以避免传统的集中式存储导致系统性能、可靠性瓶颈的产生的问题，以满足大规模存储应用的需要。
支持采用HDFS(hadoop Distribution File System)、Hive、HBase作为分布式存储系统。这些Hadoop核心组件同时也提供了底层的访问接口，用于数据访问。

3、数据处理
可为每个作业分配独立的作业任务处理工作线程和任务执行队列，作业之间互不干扰 。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理，以达到节约整体计算时间，大大提高计算效率的目的。

4、数据分享
程序员转行大数据需要具备什么能力？
支持以HTTP Restful接口方式、Web Service接口方式，以及JDBC/ODBC等方式分享数据。可采用批量输出、实时输出和高并发输出的形式，不同的输出形式可以使用不同的大数据组件来完成。

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