大数据技术框架图

大数据技术框架是指用于处理大规模数据的软件工具和技术的集合。在大数据领域，有许多不同的技术框架可供选择，每种框架都有其独特的优势和适用场景。以下是一个常见的大数据技术框架图：

数据采集是大数据处理的第一步，包括从各种数据源收集数据并将其传输到数据存储系统中。常用的数据采集工具包括Flume、Kafka等。

数据存储是大数据处理的核心环节，用于存储采集到的大规模数据。常见的数据存储技术包括HDFS、HBase、Cassandra等。

数据处理阶段包括数据清洗、转换、分析等操作。常用的数据处理工具有MapReduce、Spark、Flink等。

数据查询是指从存储系统中检索和分析数据的过程。常用的数据查询工具包括Hive、Presto、Impala等。

数据可视化是将处理后的数据以图表、报表等形式展示出来，帮助用户更直观地理解数据。常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、ECharts等。

数据安全是保护大数据系统中数据的机密性、完整性和可用性。常用的数据安全工具包括Kerberos、Ranger、Sentry等。

数据治理是指管理和监控数据的流动、质量、安全等方面的过程。常用的数据治理工具包括Atlas、Amundsen等。

以上是一个简单的大数据技术框架图，实际应用中可能会根据具体需求和场景进行定制化选择和搭配。希望以上内容能帮助您更好地理解大数据技术框架。