浅谈大数据方案

1. MySQL: 如果数据量不大，且对实时性要求较高，可以考虑使用MySQL。但是当数据量增大时，MySQL可能会遇到性能瓶颈。

2. Elasticsearch(ES): ES是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式，多租户的全文搜索引擎，具有HTTP Web接口和无模式JSON文档。ES是适合实时分析和查找的方案，但是如果数据量太大或者查询太复杂，性能可能会有影响。

3. ClickHouse: ClickHouse是一个用于在线分析（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS）。它能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。对于大数据量和复杂查询，ClickHouse是一个非常好的选择。

如果业务场景由简单到复杂，我会建议从MySQL开始，然后根据数据量的增长和查询需求的复杂性，逐步迁移到ES或者ClickHouse。值得注意的是，这些工具并非互相替代，而是可以互相补充。例如，MySQL可以用于处理实时交易数据，ES用于实时搜索和简单的分析，ClickHouse用于复杂的数据分析和报告。

另外，大数据处理还有一些其他的方案，如：

• Hadoop/Spark: 对于离线的大数据处理，Hadoop和Spark是常见的选择。Hadoop MapReduce模型可以处理PB级数据，而Spark则提供了比Hadoop更快的处理速度。

• NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra、HBase等，这些数据库对于大规模数据的读写有更好的扩展性。

• 云服务：例如AWS的Redshift、Google的BigQuery等，这些服务提供了大数据仓库的解决方案，可以处理TB级别的数据。

• 数据湖：例如AWS的Data Lake，可以存储大量的原始数据，然后根据需要进行处理和分析。

在选择具体方案时，需要根据业务需求，数据量大小，数据复杂性，预算等因素进行综合考虑。

其他的大数据知识点：
当涉及到大数据技术时，以下是当前常见的技术名词，附带相应的序号：

1. 分布式存储技术：

   • Hadoop Distributed File System（HDFS）
   • Apache Cassandra
   • Apache HBase

2. 分布式计算技术：

   • Apache Hadoop
   • Apache Spark
   • Apache Flink

3. 数据采集技术：

   • Apache Flume
   • Apache Kafka
   • Logstash

4. 数据挖掘和机器学习技术：

   • Apache Mahout
   • TensorFlow
   • Apache Spark MLlib

5. 数据库技术：

   • NoSQL数据库
   • MySQL Cluster
   • PostgreSQL

6. 可视化和报告技术：

   • Tableau
   • QlikView
   • Apache Zeppelin

7. 安全和隐私保护技术：

   • Kerberos
   • Apache Ranger
   • Apache Sentry

以上是当前大数据技术领域中较为常见的技术名词，它们在处理大规模数据和实现高性能数据处理和分析方面发挥着重要的作用。对于大数据工程师和数据科学家来说，熟悉这些技术并合理应用它们，可以帮助实现高效、安全、可靠的大数据处理和分析任务。