大数据架构师主要做什么_应用架构师 还是 数据数据架构师 - CSDN
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    架构师按照专注领域不同,可分为企业架构师、基础结构架构师、特定技术架构和解决方案架构师等,专职架构师往往偏向基础结构架构师和特定技术架构师,专职架构师不负责具体的业务系统,而又对所有的系统负责,很少直接负责项目,但对项目要有提前把控,面对的是更大的团队和更大的问题域。

    想要成为专职架构师,就要明确专职架构师的职责,以下是专职架构师常见职责:

    职责一:全局的技术规划

    全局技术规划是专职架构师必须要做的工作,全局技术规划要能非常明确的指引整个团队在同一时间向同一个方向前进,这对架构师的心力和体力都是有很大的考验,全局规划不仅要与业务紧密沟通,还必须有对应的技术深度和广度,应采取正确的方法论,勇敢做出判断和决策!

    职责二:统一的方法&规范&机制

    专职架构师不仅要能够做出全局技术规划,还要能提供统一的方法、规范和机制以保障全局技术规划的顺利有序进行,这是一项相对复杂且繁琐的过程,需进行全方位的拆解,直到权责清晰对等。

    职责三:完备的基础构建

    基础构建的完备程度对全局技术规划来说是十分重要的,为全局技术规划得以顺利实施提供了强大的武器库,因此,专职架构师要制定完备的基础构建。

    职责四:落地的规划才是架构

    这是对专职架构师最大的挑战,专职架构师应实时关注全局技术规划实施的进度,把控发展的方向,以确保与规划预期结果保持一致!

    以上是专职架构师的四大职能,想要成为一名优秀的专职架构师要从这几个方面着手,有针对性的分解学习,才能取得事半功倍的效果!
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  • 什么大数据架构师: 围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用...
    阿里前大数据架构师:如何快速的成长为一名优秀大数据架构师

    什么是大数据架构师: 围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发,现在向大家推荐一个大数据资源共享群:593--188--212,里面会有学习路线,相关的学习资料,算法学习资料,免费的视频直播课等等,现在给大家分享成为大数据架构师必须要掌握以下四点

    1、为什么需要构建数据架构

    数据标准不一致(列名相同数据类型不同、列明相同数据类型相同长度不一、列名没有统一标准识别困难、列名定义不统一类型不一致长度不相同、中文名称相同英文缩写不同或英文缩写相同中文名称不同)

    数据标准化管理提些(构建动态单词库,标准遵循度自动检测,标准自动应用,标准管理流程化,构建知识库基础内容,为大数据应用提供统一标准)

    标准化管理实施成果,用语校验机制(申请、校验、标准知识库、检验结果报告)

    标准对象的自动应用(基于底层知识库将逻辑数据模型转换成相应的物理模型,自动转化)

    数据模型管理混乱(校验较差、逻辑结构不一样、反复增加相同表结构、表真正字段没有进行注释)——设计、校验、扩展

    数据模型骨骼

    数据模型优化方式(数据库参数优化10%、执行计划优化(hint)30%、索引和SQL优化50%、数据模型的优化80%);

    SQL语句编写水平不高导致出现严重性能问题(对开发人员执行计划不熟悉);

    上线之前的审计体系(与上线之前测试工作并行进行,抓去SQL及执行计划)

    相对复杂的数据处理能力欠缺

    数据质量查需要执行数据质量管理(质量标准及诊断对象定义、剖析、BR定义、数据质量诊断、数据质量改进);

    阿里前大数据架构师:如何快速的成长为一名优秀大数据架构师

    2、如何构架数据架构

    开发需求、应用架构、运维架构、技术规划-》数据架构、业务架构、技术架构、应用架构;

    数据架构管理对象、数据架构管理流程、数据架构管理组织、管理系统(数据质量管理系统、配置管理系统);

    数据架构各个角色及人员

    数据架构部门的角色及工作(数据架构(构建数据架构、制定管理体系、标准化)、数据模型(概念、物理、逻辑模型设计、培训)、程序开发(开发技术支持、形状管理、编写核心SQL)、数据迁移(迁移技术支持)、测试及优化(TUNING、设计最优索引、提出问题解决方案))

    阿里前大数据架构师:如何快速的成长为一名优秀大数据架构师

    3、数据架构管理体系

    规范、政策、管理、标准管理、结构管理、审核及管理、企业信息系统;

    人员培养、组织形成、工具采购、管理认同(上层关注度);

    来自开发(设计争执)、运维(技术反对)、领导方面阻力(短期难以见成效);

    数据架构是企业架构中的一个重要组成部分(开发、应用、技术、数据);

    内部工作流程(需求登录、适当与需求进行技术讲解、适当了解模型、进行数据需求进行数据模型进行重新设计及变更、数据架构师进行模型审计与审批、自动生成DDL(DBA)、基于业务规则校验数据质量影响、数据错误分析及清洗、相关程序分析):人+规则+技术;

    阿里前大数据架构师:如何快速的成长为一名优秀大数据架构师

    4、数据架构师成长

    认知(定义、从事工作、能力、位置与职业生涯);

    学习(途径、培训及书籍、经验学习、相关活动);

    实战(理论落地、扩大影响里、星星之火),可从模型审计及SQL优化着手;

    成熟(稳定数据架构在企业系统设计、开发、运维地位,形成四足鼎立);

    学习技术(企业架构、数据质量管理、数据需求分析、数据标准化、数据建模、数据库设计及应用)

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  • 架构不是一个职业而是一种能力,每一种架构师只不过是在不同的领域里面使用不同的技术,没有什么可对比,就好比如你问一个篮球明星和一个足球明星有什么区别一样! 01架构师需要考虑四个问题 1. 确定系统干什么不干...

    要想成为架构师这几点你必须关注!

    架构不是一个职业而是一种能力,每一种架构师只不过是在不同的领域里面使用不同的技术,没有什么可对比,就好比如你问一个篮球明星和一个足球明星有什么区别一样!

    01  架构师需要考虑四个问题

    1. 确定系统干什么不干什么,也就是说系统的边界在哪里?

    2. 确定架构内部的模块与模块之间的关系,以及模块与外部之间的关系是什么?

    3. 架构确定以后,有能力去指导开发去继续设计和演化,如果开发设计和演化出来的东西和架构不一致也是有问题的。

    4. 确定非功能性需求,安全性,可扩展性,可用性,可维护性。

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    02  Java架构方向人才

    ● 系统的技术选型和可行性评估;

    你这可以理解为:你家的房子户型设置,硬件软件配置必须要有自己的经验,装修完之后总得适用,不浪费成本,偏激一点总不能到处是柜子。

    ● 分布式技术框架的把控;

    你这可以理解为:你家的柜子可以做出多种组合,你家的被子是放在A柜,枕头放B柜,床单放C柜,这得看你的划分用途。

    ● 深入发掘和分析业务需求,重点模块的设计、方案评审与技术支持,技术难点攻坚,应用系统分布式技术的落地,撰写技术方案和系统设计,最终完成编码工作;

    你这可以理解为:柜子可以用来放东西,也可以用来拼装;如果组合柜,那可以拼出一些艺术品,那就看你的空间思维了。

    ● 针对产品性能和架构优化,确保系统的架构质量;

    你这可以理解为:柜子如果没有按照之前图纸来规划安装摆放,你就会发现有些地方是可以改进的,及时完全参照图纸,你还是会想如何改进,这就会产生一些小想法;你可能会想如何装更多的物品,如何方便取物,如何整理方便。

    ● 优秀的抽象设计能力,思路清晰,善于思考,能独立分析和解决问题及编写解决方案;

    你这可以理解为:哇,你家的装修真棒,这时你的邻居,或亲威朋友想参考你的想法,你可以提供一整套安装配置方案,现在你就是专家,因为他们想利用空间,发挥你的空间想像力。需要你来指导装修,提高装修质量,减少控制装修成本等等。

    ● 熟悉linux,能熟练应用shell/python等脚本语言;

    ● 扎实的Java基础知识,熟悉IO、多线程及并发技术;

    ● 熟练掌握redis、mongodb、netty、kafka等中间件;

    ● 对JVM原理有扎实的理解,对服务器端设计和编程有深入理解;

    你这可以理解为:你对基建设施了如指掌,编译原理很清楚,恭喜你,你已经超过我了。

    ● 算法基础扎实,熟悉常见的数据结构,熟悉常用的设计模式,深入理解分布式算法和主流分布式系统,了解主流消息队列工作原理;

    你这可以理解为:排序,索引,存储,去重,平滑等一些算法有深入了解,恭喜你,你已经是数学专家级了。

    ● 有丰富的分布式、高并发、高负载、高可用性系统设计经验,熟悉分布式缓存、消息等机制。

    03  大数据架构方向人才

    ● 针对大数据平台的设计和开发制定数据架构规范,进行核心代码编写;

    你这可以理解为:有设计图纸的能力,能够指导各个组件安装部署,以及数据的数据抽象能力。

    ● 针对数据基础架构和数据处理体系的升级和优化,技术难题攻关,持续提升核心系统性能,保证系统的安全、稳定、高效运行;

    你这可以理解为:数据的价值,在于你的抽取采集能力是否高深,是否便于加工,标注。各组件的稳定性,兼容性,是否有预警,在于你的规划和监控接口是否到位。

    ● 大规模数据实时化、大数据技术容器化、私有云实施方案、数据模型规范化等方面根据不同项目的技术发展路线;

    你这可以理解为:引入 Docker 的镜像机制来完善自己的容器;同时计算能力、数据结构抽象、定义,要用自己的风格和规范。能用最简单的配置,迅速跑起来流式streaming或离线处理spark程序.

    ● 跟踪大数据相关领域的技术趋势,竞争对手的产品、技术动态;

    ● 大数据平台的稳定性和性能优化及技术攻关;

    ● 产品研发过程中关键设计的把关和研发;

    ● 精通大数据生态圈主流技术和产品,如Hive、Storm、Flink、Spark,ELK、Kafka,Zookeeper、Yarn,presto,Hue等,对Spark分布式计算的底层原理有深度理解,对复杂系统的性能优化和稳定性的一线实战经验;

    ● 精通实时数据仓库设计,深刻理解MR运行原理和机制,能进行任务执行效率的优化,熟悉开源数据交换工具如sqoop,streamset,kettle,datax等;

    ● 熟悉elasticsearch、Lucene、Solr、Kylin、Phoenix、Alluxio等相关技术;

    ● 具有规划和决策能力,善于捕捉业务需求、架构设计存在的问题,并能给出有效的解决措施和方法 。

    ● 数据预测,预警,人工智能,图像识别,智能语音,物联网数据采集,标注等。线性计算,神经网络,知识图谱,都要有自己的项目,而且能迅速组建团队,成就你的客户,你就是未来的行家和赢家。

    04  两者侧重点不同

     Java架构

    n 开发语言

    n 分布式,高可用

    n 设计模式

    n 支撑业务的系统架构或者工具集

    大数据架构

    n 不局限开发语言,有Java,Scala,Python,Go等更有裨益

    n 人工智能,商业智能,数据挖掘

    n 离线,实时,高效率,高可用

    n 结构化数据,半结构化数据

    n Hadoop生态圈

    n 使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升

    n 组件集

    05  总之

    了解到用户的痛点,抓住用户的喜好,改善用户的体验

    一个好的产品,一定要让用户感觉到爽。核心问题还是哪些数据值的采集,每个开发,码者都应该站在产品的角度去思考问题,如何描绘出适合我们的一套智能化,自动化的问题解决方案

    06  大数据架构师必备的技能


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    大数据架构师深入学习视频教程
    大数据分析你要掌握概率统计学的知识,学会数据分析工具的使用。比如MATLAB,这个工具非常强大,掌握起来有些难度。但不是说你掌握了这个工具就能胜任数据分析师的工作了。你还需要,有较强的逻辑分析能力,对各种各样的数据进行建模,然后根据统计分析结果进行最终判定。

    【大数据教程内容】

    大数据集成:
    主要介绍目前很火的ELK框架中的filebeat和logstash,相比较flume更轻量、更容易上手。

    大数据传输:
    主要介绍kafka的原理和使用技巧

    大数据落地:
    主要介绍hive和hbase这两款标准组合的原理和使用,并结合具体的业务场景揭秘高级设计和应用。

    大数据使用:
    主要介绍企业中最有用的sql on hive、sql on hbase的解决方案,如何让hive速度提升十倍,如何让hbase像个rdbms,如何在hive中实现scd2等实际问题。

    大数据搜索引擎:
    主要介绍目前很火的ELK框架中Elasticsearch,并详细演示从常规操作到高阶查询的全实战内容。
    http://www.xuexiluxian.net/dashuju.html

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