1樓：張海
T量級的很小了，不要聽大資料的忽悠，這個量級基本還用不上大資料。
方案1：pg或者mysql的集群，資料集做一下分庫分表的拆分，mycat之類的方案做中間層，直接寫sql查詢。
方案2：elasticsearch的集群，資料需要同步，直接寫es的查詢，也可以再安裝乙個sql引擎寫sql查詢。
方案3：比較新潮的技術體系。tidb(分布式資料庫) vertica clickhouse(列式資料庫)之類，缺點是技術能力要求比較高，遇到問題不易解決。
標配需要乙個運維(搭建和維護集群) 乙個DBA(資料同步資料拆分資料遷移 DDL DML) 乙個後端研發(開發對接報表的API介面) 乙個資料分析(寫sql和其它資料分析)組成的團隊。實際上運氣好的話，招到乙個經驗豐富的研發，乙個人就可以搞定上述幾個人的活。
大資料的方案其實也很簡單，用hdfs來儲存資料，再搭乙個hbase(key-value)和hive(sql查詢)。
大資料技術體系一般標配乙個運維(搭建和維護資源集群) 乙個ETL(在各種資料環境中轉換和同步資料) 乙個大資料(寫sql 開發定時週期任務) 可選乙個資料分析師(對接報表從業務角度分析資料)，當然也有能力強大的工程師乙個人可以搞定上述所有角色。
如果有業務需求(智慧型分析推薦千人千面最佳路徑之類)，還可以加入乙個專門的演算法工程師。
資源自建和直接採購雲端資源，這兩種方式在運維層面投入就差別很大，小技術團隊推薦直接上雲，前期投入和維護成本會降低很多。
報表系統最好也用開源系統或者直接採購(阿里雲QuickBI之類)，如果要自研的話，那至少還需要乙個前端工程師和乙個UI(UED)設計師。
技術團隊的彈性很大，能力強大的乙個人就可以搞定整個技術體系。也有「大公司」的CTO可以拉上百人的技術團隊來滿足這個業務需求。比較合理的團隊應該在3-10人之間。
2樓：張良
資料量不算大，儲存和加工可以使用GP資料庫，免費的。
沒必要使用hadoop，因為hadoop在資料處理速度上沒有明顯優勢。
報表工具很多，區別應該不會很大。報表可以直接連線GP資料庫，做好分割槽和索引，響應時間應該是可以滿足要求的。hadoop響應時間很長，要求實時響應的報表不能直接訪問hadoop。
如果非要用hadoop，可以用來儲存歷史資料，做個歷史資料歸檔平台，減少GP儲存壓力。不過初期GP就夠用了。
招聘資料開發工程師或架構師、報表開發工程師即可。
3樓：hzldds2020
大資料即時查詢方向。
如果自建
資料抽取：
etl方便的人員 pl/sql,etl工具人員資料倉儲層：
傳統：oracle 或者db2,專業dba大資料：hive+spark，招聘專業維護人員報表：商用套件，congos，BIEE
4樓：yaoyao
報表由於實時性要求比較低，所以價效比最高的辦法就是：
這樣你要看報表的時候就可以直接拿出來看，無論資料量有多大，都不影響你看報表時獲取資料的速度。
5樓：量化仔
看了下場景，其實就是mpp資料分析引擎，bi工具基本都有的。
看你的預算，幾萬到幾百萬都有，如果最終資料彙總結果很少建議用帆軟
如果資料量大，我推薦用kylin，比較靠譜
6樓：向上的蝸牛
你說場景是及時查詢。
如果自建資料中心：
資料倉儲層：
傳統資料倉儲：推薦oracle 或者 GreenPlum。 有dba就行比較省心。
大資料框架就：hive+spark . 需要招聘大資料工程維護，比較麻煩。
報表層：
商業就用tableau或者帆軟都挺不錯，開源就只有superset，其它的幾乎就不能用。
7樓：
很久之前，有個朋友就和我講過，資料分析不僅僅是個技術活兒資料分析需要兩類人
1、制定規則的人，規劃了需要呈現的資料樣式，公式，效果等等，有點像產品經理的角色，需要的是行業經驗和敏銳的嗅覺，以及對資料組成的熟悉
2、實現定義的人，通俗的說就是技術人員；一般需要熟悉報表工具（如powerbi 等等），以及一定的資料庫知識，資料庫查詢的優化能力是乙個加分項
所以，有條件的情況下，盡量設定兩個崗位，各有專長；
8樓：創帆雲
招人：2、資料視覺化：報表展示、實時重新整理，需要前端工程師，這個好找
技術：
這種分析場景一般是T+1（即晚上跑第2天看資料）和實時場景， T+1一般會用hadoop、sqoop、hive就夠了
實時的稍微複雜下，現在用flink作實時處理流比較多，spark、hbase、redis這些相關技術也要了解些
9樓：資料社
T級別的資料流其實不大，要求快的化，就是用MPP資料庫。GreenPlum、Vertica都是不錯的選擇，Vertica提供了社群版本，支援1T資料。
我在之前也講過Vertica的一些優點和使用方法，可以參考。
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