lasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，当然你也可以将这三者进行组合。Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。
保持一个长连接，当服务端游新的消息，能够实时的推送到使用方。像知乎的点赞通知、评论等，都可以使用WebSocket通信。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用
概率图模型是在概率模型的基础上，使用了基于图的方法来表示概率分布，是一种通用化的不确定性知识表示和处理方法，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。
相信关于Hadoop中MapReduce的相关文章会很多，这里只简单介绍一下MapReduce的相关知识。
ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的DBMS，简称CK, 与Hadoop, Spark相比，ClickHouse很轻量级,由俄罗斯第一大搜索引擎Yandex于2016年6月发布, 开发语言为C++
数据埋点是数据采集的一种重要方式，主要用来记录和收集终端用户的操作行为，其基本原理是在App/H5/PC等终端部署采集的SDK代码，当用户的行为满足某种条件的时候，比如进入某个页面、点击某个按钮等，会自动触发记录和存储，然后这些数据会被收集并被传输到终端提供商，或者是通过后端采集用户使用服务过程中的请求数据。
需要用到的类：KafkaProducer：需要创建一个生产者对象，用来发送数据ProducerConfig：获取所需的一系列配置参数ProducerRecord：每条数据都要封装成一个ProducerRecord对象
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