关于某大数据项目技术选型的问题请教

我们有一个项目,采集了全国各地运营车辆的相关信息,如gps定位,油耗,车速等。

车辆每10秒上报一次数据,全国车辆每天上报的数据量约为一亿条左右,占用存储约150g/天。

数据上报上来后,并不会对这些数据进行修改,主要用于对数据进行离线分析,另外也对某个具体的车辆轨迹在地图上进行轨迹查询回放。

离线分析一般是按日,周,月,季,年进行离线分析,统计完了放到rdbms就是死数据,对数据实时性要求并不高。

系统的用户数约有5000人。

技术选型:
由于数据量比较大,担心用传统RDBMS存储的话分析性能太差,计划用flume+hbase+spark框架实现,心里一直担忧几个问题:

这种场景适合用大数据吗?用hbase+spark是不是杀鸡用牛刀了?

数据量虽然比较大,但用户规模比较小,在线用户数才500人,用hbase进行存储合适吗?用hbase对单车的明细轨迹数据进行查询速度快吗?

3.数据上报上来后存储到某个目录,统计时有简单聚合操作,也有计算平均值和同环比分析,用以下哪种方式合适?
a. flume->spark(数据清洗)->hbase->spark(离线分析)->mysql
b. flume->kafka->spark streaming(数据清洗)->hbase->spark (离线分析)->mysql。
c.flume->kafka->spark streaming (数据清洗和聚合统计)->hbase->spark (离线分析,均值,同环比,年报月报)->mysql

麻烦各位前辈指点指点,越详细越好,谢了

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网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI 算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC
【技巧总结】位运算装逼指南
位算法的效率有多快我就不说,不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下,今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过,最重要的不是看懂了这些例子就好,而是要在以后多去运用位运算这些技巧,当然,采用位运算,也是可以装逼的,不信,你往下看。我会从最简单的讲起,一道比一道难度递增,不过居然是讲技巧,那么也不会太难,相信你分分钟看懂。 判断奇偶数 判断一个数是基于还是偶数,相信很多人都做过,一般的做法的代码如下
日均350000亿接入量,腾讯TubeMQ性能超过Kafka
整理 | 夕颜出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 【导读】近日,腾讯开源动作不断,相继开源了分布式消息中间件TubeMQ,基于最主流的 OpenJDK8开发的
8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
    作者 | 胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。   Java程序员准备和投递简历的实
面试官如何考察你的思维方式?
1.两种思维方式在求职面试中,经常会考察这种问题:北京有多少量特斯拉汽车? 某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼? 深圳有多少个产品经理? 一辆公交车里能装下多少个乒乓球? 一
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