产品经理与技术知识摘要

产品经理是否需要具备技术知识一直存在不同观点，尤其是数据产品经理，因其工作性质偏向B端且技术底层，理解相关技术术语和数据处理流程对工作有利。初期通过网络资源学习技术术语，但缺少应用场景结合，后通过实际接触大数据产品得到更深入理解。

技术术语和应用场景

场景一：数据库存储

• 关系型数据库（如Oracle, MySQL, TiDB）以表的形式存储数据。
• 非关系型数据库（如Redis, MongoDB, HBase, Neo4j）存储键值对、文档、列或图形数据。

场景二：产品功能监控

数据采集环节包括使用Nginx服务器进行日志采集，Flume转发日志到数据存储器（如HDFS、HBASE、Kafka），以便进行ETL处理后查询使用。

场景三：数据集成和处理

• 数据集成包括异构数据源同步和传输。
• ETL（Extract-Transform-Load）是数据从源到目的地的处理过程。
• 数据仓库（DW或DWH）存储企业决策所需数据。
• 消息队列中间件（如Kafka）用于应用解耦和异步消息传递。

场景四：数据查询与分析

基于Hadoop生态系统组件构建的大数据解决方案，如HDFS、MapReduce、Hive、Spark、Presto等，用于数据分析和处理。

场景五：数据可视化

数据可视化平台监控KPI指标，通常使用数据库如MySQL、Greenplum、ClickHouse、Kylin进行快速数据查询。

场景六：实时数据监控

对于实时数据监控（如淘宝双十一），使用Storm、Flink等实时大数据处理框架处理并展示数据。

场景七：实时用户行为分析

实时分析用户行为，如订单下单情况，使用API接口和数据存储引擎（如Elasticsearch、Kafka）进行数据处理和推送。

小结

随着互联网的发展，大数据技术不断更新迭代。本文通过业务场景介绍了常用的数据处理流程和相关组件，旨在帮助理解数据产品经理的技术背景。