大数据行业用到的技术栈有哪些？具体都是什么技术支持？如何使用？在哪些场景中使用？

大数据行业涉及的技术栈非常丰富，主要包括以下几个方面的技术：

1.数据采集与存储：

- Apache Kafka：用于构建实时流数据管道，支持高吞吐量的消息传输。

- Apache Flume：用于将大量日志数据快速地从各种数据源收集到 Hadoop 或者 HDFS 中。

- Apache NiFi：提供了强大的数据流管理和自动化服务，支持数据的收集、路由、转换和传输。

- Hadoop HDFS：分布式文件系统，用于存储大规模数据集。

2.数据处理与计算：

- Apache Spark：通用的大数据处理引擎，支持内存计算和批处理，也支持流式处理和机器学习。

- Apache Flink：分布式流处理引擎，支持高吞吐、低延迟的实时数据流处理。

- Apache Hadoop MapReduce：用于大规模数据集的并行计算处理。

- Apache Storm：实时流处理框架，用于分布式实时数据处理。

3.数据存储与管理：

- Apache HBase：分布式 NoSQL 数据库，适用于大量结构化数据的存储。

- Apache Hive：数据仓库工具，提供了类似 SQL 的查询语言，用于在 Hadoop 上进行数据分析和查询。

- Apache Cassandra：分布式 NoSQL 数据库，支持高可用、分布式的数据存储。

4.数据查询与分析：

- Apache Impala：高性能的 SQL 查询引擎，用于在 Hadoop 或者 HDFS 上进行交互式数据分析。

- Presto：分布式 SQL 查询引擎，支持在多个数据源上执行交互式查询。

- Apache Druid：实时数据分析引擎，支持实时查询和交互式分析。

5.数据可视化与BI：

- Tableau：交互式数据可视化工具，用于创建漂亮的数据图表和仪表板。

- Power BI：微软提供的商业智能工具，支持数据分析和可视化。

- Superset：由 Airbnb 开源的数据探索和可视化平台，支持 SQL 查询和可视化报表。

这些技术在不同的场景中有不同的应用，比如数据仓库建设、实时数据分析、机器学习和人工智能等。根据具体的业务需求和数据处理要求，选择合适的技术组合进行应用