每小时7200万数据量如何处理？Flink与Kafka实时流架构应对大规模数据
每小时 7200 万的数据量，一听就挺吓人。你要是之前没做过任何，那系统扛不住也正常。大数据这事儿，不是简单堆服务器能的，得整点靠谱的架构和工具，比如 Kafka 搭配 Spark 或 Flink，搞实时流，响应也快。
像这种流量级别，预不能少。清洗、去重、转格式，啥都得来一遍。工具可以选 TensorFlow Transform 或直接上 Pandas，都挺好用，具体看你是跑离线还是在线任务。
数据存哪儿也讲究，高并发写入的话，MongoDB 或 Cassandra 比较合适，HDFS 那种就适合批。别忘了，资源调度也得跟上，用 YARN 或 Mesos 管理集群，跑起来才稳。
你没太在意数据安全和系统监控，但其实这俩关键。访问控制、加密传输、日志审计，一个不能少。性能监控的话，Prometheus 搭 Grafana 是老搭档，能提前发现问题。
对了，别被那些刷机工具误导了，比如什么 odin3 v1_85，那是给手机用的，跟数据没半毛钱关系。如果你是做数据或者后端服务的，那方向就彻底错了。
，数据一旦上量，靠堆代码凑合是扛不住的，得从架构、流程到监控全部拉通。你要是正头疼这事，可以看看我整理的这些资源，蛮实用的：
如果你现在正搞实时或者用户行为追踪，建议从 Kafka + Flink 开始入手，比较容易上手，稳定性也不错。
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