每天上亿级的数据用什么处理好

楼主你好，处理每天上亿级的数据需要使用到大数据处理技术和平台，以满足高并发、高可靠、高性能和高可扩展性的需求。以下是一些常用的大数据处理技术和平台：

1. 分布式数据存储：使用分布式存储系统，例如Hadoop HDFS、Apache HBase、阿里云OSS等，存储海量数据，并提供高可靠、高可扩展性和高性能的读写能力。

2. 分布式数据计算：使用分布式计算框架，例如Apache Spark、Apache Flink、阿里云MaxCompute等，对海量数据进行实时或离线处理和计算，以提取有价值的信息和知识。

3. 数据流处理：使用数据流处理框架，例如Apache Kafka、Apache Storm、阿里云DataHub等，对海量实时数据进行处理和分析，以快速响应和处理数据流。

4. 数据可视化：使用数据可视化工具和平台，例如Apache Superset、Kibana、Tableau等，将处理的数据可视化为交互式的图表和报表，以便用户更好地理解和分析数据。

5. 机器学习和AI：使用机器学习和人工智能技术，例如TensorFlow、PyTorch、阿里云PAI等，对海量数据进行深度学习和模型训练，以挖掘数据背后的潜在模式和规律。

需要注意的是，处理每天上亿级的数据需要综合考虑数据规模、数据类型、数据质量、性能要求、安全要求等多个因素，需要进行系统的规划、设计和实现。另外，大数据处理涉及到多个层次和组件，需要进行好的整体架构和系统集成，以获得更好的性能和效益。