目前处理的数据主要是文本数据，挖掘处理也是nlp和一些统计分析的处理，但是采用的流处理的系统框架应该是通用的。体统分为实时部分和H/T+1部分，数据流架构图如下：
实时部分开发时考虑的几个主要问题
- spark streaming和spark structured streaming的选择
- 手动实现spark streaming和zk之间的offset同步和交互，保证exactly-once process和流处理的容错性保证
- spark streaming 流处理的参数配置，如消费速率，间隔，backpressure策略等，保证流处理高效性和稳定性
- spark streaming 在不重启的情况下进行定时全局变量的更新机制，如依赖词库的更新
- 流处理结果持久化方式的选择
具体的解决方法先留个坑，后续再补上。另外，基于流处理效率和具体的业务需求，开发过程中主要将非统计向的，低计算复杂度的放入实时的部分，统计向的，计算需拉取较长时间历史数据的，高计算负责的任务放入非实时的部分。