大数据架构中常用的技术有哪些？

大数据架构利用分布式技术处理具有容量、速度和多样性特征的数据。关键概念包括用于跨集群存储海量数据集的分布式文件系统、用于计算的批处理和流处理引擎，以及用于查询的分布式数据库/分析引擎。这些技术对于分析网络规模的用户交互、处理来自物联网设备的实时传感器数据、训练大型机器学习模型以及对海量数据集进行详细商业智能分析等场景至关重要。 核心组件包括分布式存储（例如HDFS、S3等云对象存储）、处理框架（如Spark等面向批处理的框架、Flink/Kafka Streams等面向流处理的框架）、资源管理器（YARN、Kubernetes）以及分析型数据库/数据仓库（BigQuery、Redshift、Snowflake、Hive）。关键原则是水平可扩展性、容错性和计算靠近数据。这些技术能够处理PB级数据，并支持高级分析、人工智能/机器学习和实时应用，对科学研究、金融和医疗诊断等领域产生深远影响。 常见的大数据技术通过分析以前难以处理的数据集来释放价值。主要应用包括使用Spark MLlib的个性化引擎、通过Flink实时处理进行欺诈检测，以及由Presto/Druid支持的交互式仪表板。它们的业务价值源于获取可操作的洞察（优化运营、预测趋势）、改善客户体验、开发新的数据产品，以及通过可扩展的云解决方案降低存储/计算成本。实施过程涉及根据特定的延迟、吞吐量和查询复杂性要求选择存储、处理引擎、资源编排和分析层。