通用的大数据处理流程有哪些？

这是大数据处理的第一步，数据来源主要是两类，第一类是各个业务系统的关系数据库，通过Sqoop或者Cannal等工具进行定时抽取或者实时同步；第二类是各种埋点日志，通过Flume进行实时收集。

收集到数据后，下一步便是将这些数据存储在HDFS中，实时日志流情况下则通过Kafka输出给后面的流式计算引擎。

这一步是数据处理最核心的环节，包括离线处理和流处理两种方式，对应的计算引擎包括MapReduce、Spark、Flink等，处理完的结果会保存到已经提前设计好的数据仓库中，或者HBase、Redis、RDBMS等各种存储系统上。

包括数据的可视化展现、业务决策、或者AI等各种数据应用场景。