日活用户高达 500 万，基于现有业务模式，业务侧要求我们根据用户的行为做埋点，旨在记录用户在特定页面的所有行为、开展数据分析与第三方进行费用结算
技术选型思路
原始数据海量： 对于这点，我们初步考虑使用 HBase 进行持久化
后台查询原始数据： 如果使用 HBase 直接作为查询引擎，查询速度太慢了，所以我们还需要使用 ES 来保存查询页面上作为查询条件的字段和活动 id。
根据埋点日志生成费用结算数据： 我们将费用结算数据保存在 MySQL 中。
需要一个框架将缓存中的数据进行处理，并保存到 ES、HBase 和 MySQL 中。 因为业务有准实时查询的需求，所以我们需要使用实时处理工具。目前，市面上流行的实时处理工具主要分为 Storm、Spark Streaming、Apache Flink 这三种
标签：收集,查询,MySQL,HBase,高频,数据,埋点,ES From： https://www.cnblogs.com/jiaozg/p/17198054.html