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大数据查询系统搭建流程、常见的应用场景及主流技术路线?
明确业务需求，包括数据类型（结构化/非结构化）、数据量规模、查询频率（实时/离线）、查询复杂度（简单检索/多维度分析）等。确定系统性能目标，如响应时间、并发查询能力等。架构设计 设计模块化架构，包括数据源接入、数据存储、数据处理、查询引擎、接口服务等。选择分布式架构（如微服务、分层设计）以支持横向扩展。
典型应用场景与案例案例：汇量科技的大数据平台升级 业务需求：数据来源复杂、实时性要求高（秒级数据新鲜度）、系统稳定性挑战大。升级效果：数据同步与查询效率提升数倍，系统稳定性显著增强。消除 CPU、内存、IO 负载过高问题，支撑业务快速增长。
管理信息系统：如ERP、CRM等企业级应用产生的结构化数据。Web信息系统：社交媒体、电商平台等生成的半结构化数据（如日志、HTML）。物理信息系统：传感器网络、物联网设备采集的实时数据（如温度、位置）。科学实验系统：天文观测、基因测序等科研场景产生的高维度数据。