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架构是一种能力 ,架构师只不过是在不同的领域里面使用不同的技术,跨领域的架构师很难横向比较,就好比一个篮球明星和一个足球明星谁牛逼,没有可比性。但架构的思路却有相通之处。

思路往往比结论更加重要

一: 架构师需要考虑四个问题

  • 确定系统干什么不干什么,也就是说 系统的边界 在哪里?

  • 确定架构 内部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?

  • 架构确定以后,架构如何去 指导开发去继续设计和后续演化

  • 如何确定 非功能需求 ?安全性,可扩展性,可用性,可维护性。

二: 进军大数据架构师的条件有哪些?

从技术层面来说,编程语言(Java,python,R,Go等)对于大数据开发只是工具。

画外音: 不要争论语言的优劣,语言只是工具。

往大数据方向发展,需要掌握的 基本技能 有:

  • 一门基础编程语言, Java或者Python

  • Linux基本操作

大数据相关的 工具集

  • Hadoop

  • HBase

  • Hive

  • Kafka

  • Storm/Spark

  • Sqoop/Flume/Oozie/Hue等

一些 高阶技能 能让你更进一步:

  • 机器学习,算法,mahout,MLlib

  • R

  • Lambda

  • Kappa

  • Kylin

  • Alluxio

看上去需要掌握的技能很多,但只要你有心, 掌握了方法,都绝不会有问题

画外音: 意愿更重要。

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部分 资料截图 如下:

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「大数据零基础入门」

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「大数据架构系统组件」

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「大数据全套系统工具安装包」

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希望对大家有帮助。

原文  http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=2651962500&idx=1&sn=b048be20aacca71a8ac87661abba0f11
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