2、當客戶端準備sdk包，直接呼叫這個包就可以了，就可以發給nginx，隨後，nginx就可以通過負載均衡發給這三颱伺服器上。
3、隨後，每台伺服器都會寫到自己的磁碟上（log file）
4、三颱flume會收集這些日誌檔案（log file），然後，上傳到kafka，在kafka之後我們又準備一台flume與elt，原因主要用於手動寫**，隨後上傳到hdfs，分割槽
5、採用hive/spark對hdfs進行執行，當然，可以採用spark sql對hdfs進行運算
6、在hdfs執行了四層，分別是：ods、dwd、dws、ads，通過sqoop/spark匯入到mysql資料庫
7、當把資料匯入到mysql，遠遠還不夠的，由於我們的架構是微服務開發，需要把資料庫發布成服務介面，讓別人呼叫你的服務介面，所以我們需要搭建tomcat/springboot服務工程，讓它去讀mysql資料，接著，我們還需要前端（bi/前端/第三方）去呼叫tomcat/springboot服務工程，這樣就可以把資料打通了。
8、最後，客戶端請求到業務資料mysql，匯入到hdfs
1、實時架構與離線架構的區別是：不過盤
3、當客戶端準備sdk包，直接呼叫這個包就可以了，就可以發給nginx，隨後，nginx就可以通過負載均衡發給這三颱伺服器上。
4、區別是：實時架構是不過盤的，在三颱flume會收集這些日誌檔案（log file），然後，上傳到kafka即可
5、之後，我們就可以採用spark streaming/flink其中任意一種，向kafka處理資料計算
6、當處理完成之後，我們就可以把資料往redis/mysql/hbase/es寫，其中寫到redis用來儲存資料的狀態
7、接著，用服務介面springboot去呼叫它（redis/mysql/hbase/es），需要前端（bi/前端/第三方）去呼叫tomcat/springboot服務工程，這樣就可以把資料打通了
8、canal：是用來監控mysql的寫操作，組成乙個資料發到kafka
（1）模擬資料
（2）日誌收集集群--->springboot---->nginx---->通過canal監控mysql儲存到kafka中
（3）消費kafka資料，配合redis進行過濾清洗，儲存到es
（4）把es中的資料進行查詢發布成為資料介面
（5）對接前端
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