大數據雲架構設計

① 大數據架構流程圖

大數據管理數據處理過程圖

大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力。大數據處理的主要流程包括數據收集、數據存儲、數據處理、數據應用等主要環節。隨著業務的增長,大量和流程、規則相關的非結構化數據也爆發式增長。

平台數據架構流程圖

標准大數據平台架構,標准大數據平台架構,大數據平台架構,數據倉庫,數據集市,大數據平台層級結構,數據挖掘,舉報,包含該模版的分享。數據架構設計(數據架構組) 概述 總體描述 相對於業務架構和應用架構,數據架構在總體架構中處於基礎和核心地位。

產品體驗結構流程圖

產品的功能結構圖,產品功能結構圖,產品主要流程圖,產品的核心流程,我們繼續圍繞著得到app的核心流程探究。還原產品,產品結構、核心流程體驗、核心頁面體驗的情況,而不僅僅是界面表層；從產品視角、用戶視角來分析,而不是自我感覺，撰寫報告,推出報告。產品體驗從產品現狀、目標用戶及場景、關鍵功能體驗

程序流程圖

程序流程圖又稱程序框圖，是用統一規定的標准符號描述程序運行具體步驟的圖形表示。程序框圖的設計是在處理流程圖的基礎上，通過對輸入輸出數據和處理過程的詳細分析，將計算機的主要運行步驟和內容標識出來。

軟體開發周期

軟體生命周期(Software Life Cycle,SLC)是軟體的產生直到報廢或停止使用的生命周期。軟體生命周期內有問題定義、可行性分析、總體描述、系統設計、編碼、調試和測試、驗收與運行、維護升級到廢棄等階段一個軟體產品或軟體系統也要經歷孕育、誕生、成長、成熟、衰亡等階段

軟體測試流程魚骨圖

軟體測試流程: 需求分析，制訂測試計劃，設計測試用例與編寫，實施測試，提交缺陷報告，生成測試總結和報告。軟體測試按照研發階段一般分為5個部分：單元測試、集成測試、確認測試、系統測試、驗收測試。根據設計用例的方法不同,黑盒測試包括等價劃分法、邊界值分析法、錯誤推測法、因果圖法等。

雲平台整體架構圖

雲計算的體系結構由5部分組成,分別為應用層,平台層,資源層,用戶訪問層和管理層,雲計算的本質是通過網路提供服務,所以其體系結構以服務為核心。公認的雲架構是劃分為基礎設施層、平台層和軟體服務層三個層次的。

項目管理九大體系

項目管理思維導圖包括項目采購管理、項目成本核算、時間管理等關於項目管理的九大體系。項目管理十大領域:進度、成本、質量、范圍等4個核心領域,風險、溝通、采購、人力資源、干係人等5個輔助領域,1個整體領域。

產品經理項目管理思維導圖

思維導圖可以幫助產品經理梳理多而亂的產品思路，也可以幫助產品經理進行需求管理、產品分析等。產品經理會使用思維導圖來對產品的思路進行一個有效的分析，梳理產品邏輯，然後再畫原型圖。一個優秀的產品經理，不僅僅是會畫原型，寫需求文檔，更重要的是做出用戶滿意的產品。

項目規劃時間軸流程圖

項目規劃時間軸流程圖,對一個項目從開始到竣工的整個過程進行總結歸納。時間線圖,又叫時間軸圖,能以歷史進程為載體,將過往的重要事項或者里程碑,標注在軸線上,並加以說明。它的作用是能夠可視化內容,以圖文的形式呈現出來。時間軸是一種表達事物發展進程的可視化圖示,被許多商業管理人士所使用。

② 大數據雲計算學習完可以干什麼0基礎可以學嗎

大數據技術是一種新一代技術和構架，以快速的採集、處理和分析技術，從各種超大規模的數據中提取價值。大數據涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含閉桐大數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同轎豎的技術層面。

雲計算輪搭是一種創新的技術，底層離不開虛擬化，平台操作系統，資料庫，存儲技術，負載均衡，高可用，群集技術，分布式技術，安全技術等等，想要學習雲計算，就要精通其中的一門技術，雲計算技術從技術應用服務的場景可劃分為三個層次IaaS（基礎架構即服務）、PaaS（平台即服務）、SaaS（軟體即服務），下圖是雲計算典型的基礎架構。

③ 大數據系統架構包含內容涉及哪些

【導語】大數據的應用開發過於偏向底層，具有學習難度大，涉及技術面廣的問題，這制約了大數據的普及。大數據架構是大數據技術應用的一個非常常見的形式，那麼大數據系統架構包含內容涉及哪些?下面我們就來具體了解一下。

1、數據源

所有大數據架構都從源代碼開始。這可以包含來源於資料庫的數據、來自實時源(如物聯網設備)的數據，及其從應用程序(如Windows日誌)生成的靜態文件。

2、實時消息接收

假如有實時源，則需要在架構中構建一種機制來攝入數據。

3、數據存儲

公司需要存儲將通過大數據架構處理的數據。一般而言，數據將存儲在數據湖中，這是一個可以輕松擴展的大型非結構化資料庫。

4、批處理和實時處理的組合

公司需要同時處理實時數據和靜態數據，因而應在大數據架構中內置批量和實時處理的組合。這是由於能夠應用批處理有效地處理大批量數據，而實時數據需要立刻處理才能夠帶來價值。批處理涉及到長期運轉的作業，用於篩選、聚合和准備數據開展分析。

5、分析數據存儲

准備好要分析的數據後，需要將它們放到一個位置，便於對整個數據集開展分析。分析數據儲存的必要性在於，公司的全部數據都聚集在一個位置，因而其分析將是全面的，而且針對分析而非事務進行了優化。這可能採用基於雲計算的數據倉庫或關系資料庫的形式，具體取決於公司的需求。

6、分析或報告工具

在攝入和處理各類數據源之後，公司需要包含一個分析數據的工具。一般而言，公司將使用BI(商業智能)工具來完成這項工作，而且或者需要數據科學家來探索數據。

關於大數據系統架構包含內容涉及哪些，就給大家分享到這里了，希望對大家能有所幫助，作為新時代大學生，我們只有不算提升自我技能，充實自我，才是最為正確的選擇。

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簡介：《大數據時代的IT架構設計》以大數據時代為背景，邀請企業中一線架構師，結合實際工作中的實際案例展開架構相關的討論。《大數據時代的IT架構設計》作者來源於互聯網、教育、

傳統行業等領域，分享的案例實用，基本上代表了該領域比較先進的架構。無論讀者屬於什麼行業都可以從本書中找到相關的架構經驗，對讀者在今後的架構設計工作中都能起到很好的幫助作用。

⑤ 大數據量快速處理的架構設計

大數據量快速處理的架構設計
在業務數據的處理過程中，經常會遇到夜間批次處理大量的數據，而且會有時效的要求。特別是當應用系統跑了2年以上時，就會有大表或者特大表的操作了，數據量達到百萬甚至上億。 這時回顧前期的設計，就會發現好多問題。 可能是數據模型設計的時候沒有考慮表的分區和及時歸檔、sql的設計沒有考慮索引或全表掃描、數據的處理沒有考慮及時的分批切分、並發處理的多線程可配置化等等， 為了以後的設計不要走相同的錯路。這里暫時簡要總結一下。
1 最初要考慮歸檔和分區。所有可能的大表設計，都要在最初的時候考慮歸檔和分區。
數據沖上高水位（HighWaterMark）後，即使有歸檔也不會降低高水位，性能可能也存在消耗，所以要及時歸檔轉移數據。 最好是設置分區表，這樣分區表可以進行及時的truncate或者drop再重新add分區。 可以靈活的控制存儲。
2 sql條件精準定位。大的關聯sql查詢，一定要盡量的精準抽取數據范圍，不要模糊抽取過多數據，含好多無用的後面再過濾，這很可能影響資料庫的執行計劃判斷導致性能下降。
3 快速定位數據，分批支持流水並發。大批量數據處理，首先要用最簡單的方式找到目標最小集群的數據，從大范圍中抽出來，並進行切分。切分的目的是可以使用多線程並發處理數據，並且隔離各分區的數據不會重復，也不能有遺漏，這樣並發時不會造成數據干擾。
4 流水線並發處理提升時效。
採用3的切分多批＋多線程並發的方式，就可以針對有多個步驟的業務邏輯處理時，不用瀑布模式等待執行，而是可以流水線樣的多條執行，實現了多並發，無時間和空間的浪費。 對於有高時效的任務處理，具有可觀的價值。

⑥ 雲計算架構課程

『壹』 什麼人適合報亞馬遜AWS雲計算架構師課程

AWS雲計算架構師的認證課程分為兩種，前一種叫做Architecting on AWS ，主要針對的是AWS 認證解內決方案架構師 – 助理級的容，後一種叫做Architecting on AWS – Advanced Concepts ，主要針對AWS 認證的解決方案架構師 – 專業人員。Architecting on AWS 課程主要講在 AWS 上設計可擴展、有彈性、安全且高可用的應用程序。Architecting on AWS Advanced Concepts 課程以 Architecting on AWS 課程中介紹的概念為基礎，專門面向那些利用 AWS 雲平台設計可擴展的、彈性的應用的人員。後者可以看做是前者的進階課程。目前這些課程的培訓亞馬遜AWS中國官方已經授權給國內泛IT教育公司慧科教育來做了，目前慧科教育是亞馬遜雲計算認證培訓課程的獨家授權培訓機構喊咐。

『貳』 「雲計算架構師」是什麼

雲計算架構師是具有實際java/Ruby/Python等開發經驗，熟悉雲計算PaaS系統(如Google App engine, CloudFoundry等)，熟悉雲計算管理軟版件(如Rightscale, Scalr, Enstratus等)，熟悉基權於數據的雲計算如Maprece/Hadoop，大數據處理和分析的人。

『叄』 雲計算架構師 是什麼

看了也許能給你些啟發！

目前雲計算是新新事物，新新事物風險和機遇並存。

雲計算最有價值的理念之一是資源整合，物盡其用,之二是即服務的盈利模式.

以直白的方式來表達：
雲計算是整合資源以即方式提供服務(按需分配及支付)，它主要在三個層面體現技術和服務。

一個是硬體基礎設施層面，讓硬體資源以即方式提供服務；
（客戶要硬體環境資源，登錄資源池自己定製、然後交錢、最後獲取資源，用多少付多少錢；
付費對象是：應用開發者，企業IT管理者，應用平台供應商等。）；

一個是應用平台層面，讓應用平台以即方式提供服務；
（供應商提高軟體平台，平台可以開發、部署、管理、監控應用，提供開放的類APP商店；
付費對象是：應用開發者。）

一個是應用層面，讓應用以即方式提供服務；
（應用開放商，把應用部署在應用平台，用戶可以去使用這些應用，按即方式享受服務和付費；
付費對象是：終端消費者。）

即方式服務：
像水電一樣，從你開始使用到你結束使用進行度量，你登錄應用入口就可以直接使用應用，
甚至不用在你本地安裝應用，就像打開水龍頭就可以用水一樣，然後付費，它本手滲磨質是一種推
的服務、盈利模式。

所以，雲計算要學習就多方多面。

不過，他們的根本基礎還是計算機科學與技術，包括網路、硬體、軟體等，
只是硬體或平台會比較側重虛擬機、網格計算、分布式計算等方面的技術，
而應用會比較在意用戶體驗、大眾互聯方面，應用主要技術還是軟體開放技術，
特別可能會熱於android或ios或wm的WIFI移動應用的開發。

下一波的IT浪潮就是雲計算、物聯網、人工智慧、生物技術。

目前雲計算是新新事物，教學資源緊張是正常的，新新事物風險和機遇並存。
請相信機遇的東西確實是過了這個村，沒了這個店，雲計算目前就像初期的計算機專業一樣，
等它成熟了，等你看到它的發展了，那時候你就落後，只能在前人後面撿煙頭。

好好把握學習這個專業的機會，目前雲計算處於發展初期，等你畢業剛好是大展拳腳的好時機！
相信選擇這個新新行業有風險，但機會總是給第一個敢吃螃蟹的人。

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來自:廣州溯源—物聯網、雲計算、人工智慧---構建綠色未來

『肆』 雲計算到底是什麼，雲計算架構工程師是干什

雲計算平台簡單點來說，就是一個雲端，是伺服器端數據存儲和處理中心，回我們可以通過客答戶端進行操作如小鳥雲操作後台，發出指令，而數據的處理會在伺服器進行，然後將結果反饋給你，而雲端平台數畢斗據可以共享，可以在任意地點對其進行操作，這樣可以節省大量資源，而且雲端可以同時對多個對象組成的網路進行控制和協調，雲端各種數據可以同時被多個用戶使用。
雲計算的基本原理是，通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程伺服器中，企業數據中心的運行將更與互聯網相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。

『伍』 雲計算架構

雲計算架構主要可分為四層，其中有三層是橫向的，分別是顯示層、中間件層和基礎設施層，通過這三層技術能夠提供非常豐富的雲計算能力和友好的用戶界面，還有一層是縱向的，稱為管理層，是為了更好地管理和維護橫向的三層而存在的。下面介紹每個層次的作用和屬於這個層次的主要技術。

顯示層

這層主要是用於以友好的方式展現用戶所需的內容，並會利用到下面中間件層提供的多種服務，主要有五種技術：
HTML：標準的Web頁面技術，現在主要以HTML4為主，但是將要推出的HTML5會在很多方面推動Web頁面的發展，比如視頻和本地存儲等方面。
JavaScript：一種用於Web頁面的動態語言，通過JavaScript，能夠極大地豐富Web頁面的功能，最流行的JS框架有jQuery和Prototype。
CSS：主要用於控制Web頁面的外觀，而且能使頁面的內容與其表現形式之間進行優雅地分離。
Flash：業界最常用的RIA(Rich Inter Applications)技術，能夠在現階段提供HTML等技術所無法提供的基於Web的富應用，而且在用戶體驗方面，非常不錯。

Silverlight：來自業界巨擎微軟的RIA技術，雖然其現在市場佔有率稍遜於Flash，但由於其可以使用C#來進行編程，所以對開發者非常友好。
在顯示層，大多數雲計算產品都比較傾向HTML，、JavaScript和CSS這對黃金組合，但是Flash和Silverlight等RIA技 術也有一定的用武之地，比如VMware vCloud就採用了基於Flash的Flex技術，而微軟的雲計算產品肯定會在今後使用到Silverlight。
中間件層
這層是承上啟下的，它在下面的基礎設施層所提供資源的基礎上提供了多種服務，比如緩存服務和REST服務等，而且這些服務即可用於支撐顯示層，也可以直接讓用戶調用，並主要有五種技術：
REST：通過REST技術，能夠非常方便和優雅地將中間件層所支撐的部分服務提供給調用者。
多租戶：就是能讓一個單獨的應用實例可以為多個組織服務，而且保持良好的隔離性和安全性，並且通過這種技術，能有效地降低應用的購置和維護成本。
並行處理：為了處理海量的數據，需要利用龐大的X86集群進行規模巨大的並行處理，Google的MapRece是這方面的代表之作。
應用伺服器：在原有的應用伺服器的基礎上為雲計算做了一定程度的優化，比如用於Google App Engine的Jetty應用伺服器。
分布式緩存：通過分布式緩存技術，不僅能有效地降低對後台伺服器的壓力，而且還能加快相應的反應速度，最著名的分布式緩存例子莫過於Memcached。
對於很多PaaS平台，比如用於部署Ruby應用的Heroku雲平台，應用伺服器和分布式緩存都是必備的，同時REST技術也常用於對外的介面， 多租戶技術則主要用於SaaS應用的後台，比如用於支撐Salesforce的Sales Cloud等應用的Force多租戶內核，而並行處理技術常被作為單獨的服務推出，比如Amazon的Elastic MapRece。

基礎設施層

這層作用是為給上面的中間件層或者用戶准備其所需的計算和存儲等資源，主要有四種技術：
虛擬化：也可以理解它為基礎設施層的「多租戶」，因為通過虛擬化技術，能夠在一個物理伺服器上生成多個虛擬 機，並且能在這些虛擬機之間能實現全面的隔離，這樣不僅能減低伺服器的購置成本，而且還能同時降低伺服器的運維成本，成熟的X86虛擬化技術有 VMware的ESX和開源的Xen。
分布式存儲：為了承載海量的數據，同時也要保證這些數據的可管理性，所以需要一整套分布式的存儲系統，在這方面，Google的GFS是典範之作。
關系型資料庫：基本是在原有的關系型資料庫的基礎上做了擴展和管理等方面的優化，使其在雲中更適應。
NoSQL：為了滿足一些關系資料庫所無法滿足的目標，比如支撐海量的數據等，一些公司特地設計一批不是基於關系模型的資料庫，比如Google的BigTable和Facebook的Cassandra等。
現在大多數的IaaS服務都是基於Xen的，比如Amazon的EC2等，但VMware也推出了基於ESX技術的vCloud，同時業界也有幾個 基於關系型資料庫的雲服務，比如Amazon的RDS(Relational Database Service)和Windows Azure SDS(SQL Data Services)等。關於分布式存儲和NoSQL，它們已經被廣泛用於雲平台的後端，比如Google App Engine的Datastore就是基於BigTable和GFS這兩個技術之上的，而Amazon則推出基於NoSQL技術的Simple DB。

管理層

這層是為橫向的三層服務的，並給這三層提供多種管理和維護等方面的技術，主要有下面這六個方面：
帳號管理：通過良好的帳號管理技術，能夠在安全的條件下方便用戶地登錄，並方便管理員對帳號的管理。
SLA監控：對各個層次運行的虛擬機，服務和應用等進行性能方面的監控，以使它們都能在滿足預先設定的SLA(Service Level Agreement)的情況下運行。
計費管理：也就是對每個用戶所消耗的資源等進行統計，來准確地向用戶索取費用。
安全管理：對數據，應用和帳號等IT資源採取全面地保護，使其免受犯罪分子和惡意程序的侵害。
負載均衡：通過將流量分發給一個應用或者服務的多個實例來應對突 *** 況。 運維管理：主要是使運維操作盡可能地專業和自動化 ，從而降低雲計算中心成本。
負載均衡：通過將流量分發給一個應用或者服務的多個實例來應對突 *** 況。
運維管理：主要是使運維操作盡可能地專業和自動化，從而降低雲計算中心的運維成本。
現在的雲計算產品在帳號管理，計費管理和負載均衡這三個方面大都表現地不錯，在這方面最突出的例子就是Amazon 的EC2，但可惜的是，大多數產品在SLA監控，安全管理和運維管理等方面還有所欠缺。

舉例

接下來，將以Salesforce的Sales Cloud和Google的App Engine這兩個著名的雲計算產品為例，來幫助大家理解本文所提到的雲計算架構：

Salesforce Sales Cloud

也就是之前的Salesforce CRM(客戶關系管理)，屬於雲計算中的SaaS層，主要是通過在雲中部署可定製化的CRM應用，來讓企業用戶在很低初始投入的情況下使用上CRM，並且 可根據自身的流程來進行靈活地定製，而且只需接入網路就能使用。在技術層面上大致的架構：

採用的主要技術：

顯示層：基於HTML、JavaScript和CSS這對黃金組合。

中間件層：在此層，Salesforce引入了多租戶內核和為支撐此內核運行而經過定製的應用伺服器。

基礎設施層：雖然在後端還是使用在企業環境中很常見的Oracle資料庫，但是其為了支撐上層的多租戶內核做了很多的優化。

管理層：在安全管理方面，Salesforce提供了多層保護，並支持SSL加密等技術，除此之外，其還在帳號管理、計費管理和負載均衡這三方面有不錯地支持。

Google App Engine

App Engine屬於雲計算中的PaaS層，其主要提供一個平台，來讓用戶在Google強大的基礎設施上部署和運行應用程序，同時App Engine會根據應用所承受的負載來對應用所需的資源進行調整，並免去用戶對應用和伺服器等的維護工作，而且支持Java和Python這兩種語言。由 於App Engine屬於PaaS平台，所以關於顯示層的技術選擇由應用的自身需要而定，與App Engine無關，關於App Engine在技術層面上大致的架構。

採用的主要技術：

中間件層：既有經過定製化的應用伺服器，比如上面已經提到過的Jetty，也提供基於Memcached的分布式緩存服務。

基礎設施層： 在分布式存儲GFS的基礎上提供了NoSQL資料庫BigTable來對應用的數據進行持久化。

管理層：由於App Engine是基於Google強大的分布式基礎設施，使其在運維管理技術方面非常出色，同時其計費管理能做到非常細粒度的API級計費，而且App Engine在帳號管理和負載均衡這兩方面都有非常好地支持。
以上內容分析源自OFweek物聯網，希望對大家有幫助。

『陸』 什麼是雲計算雲架構管理

目前，在移動互聯網行業中較為火熱、勢頭猛烈的當屬Web前端開發。且在2019年招聘旺季中，Web前端開發程序員處於供不應求的狀態，對於0基礎想要從事互聯網行業的小夥伴們，Web前端將會是最合適的入門編程語言。而且根據後期的職業發展規劃來看，只要入門Web前端，在職場上發展個三到五年，基本上都能做到總監級別。
什麼是web前端？
我對『前端』的理解，
前：代表與人直接打交道的這部分，包括界面的展現，與用戶的交互等
端：代表輸出終端，例如pc瀏覽器，手機瀏覽器，甚至有些app，有些應用程序
合起來的意思也就是這些瀏覽器，app，應用程序的界面展現以及用戶交互就是前端
用互聯網來做比喻,凡是通過瀏覽器到用戶端計算機的統稱為前端技術.相反存貯於伺服器端的統稱為後端技術.
前端技術包括JavaScript、ActionScript、CSS、xHTML等「傳統」技術與Adobe AIR、Google Gears,以及概念性較強的互動式設計,藝術性較強的視覺設計等等.
Web前端，主要是用來開發用戶通過瀏覽器可以瀏覽和使用的Web頁面的。 一般而言，所涉及的內容主要包括W3C中的HTML、CSS和JavaScript這三方面的內容。
HTML+CSS：也就是網站的骨架和樣子，包括你看到的知乎的界面，一段文字，一個圖片，都是一個HTML元素，至於字型大小是多大的，什麼顏色，放在什麼位置，這叫CSS，在HTML5里，CSS還能讓元素運動起來，旋轉，跳躍，只要你想；
Javascript：簡單的說就是頁面的大腦，把後端獲取的數據添加到網頁里，或者讓元素運動起來，或者是改變頁面的CSS，或者是操作HTML元素等等。當然，這些都是最基礎的做法，作為一個前端，還要考慮JS的性能，可維護，可擴展的程度等等；
但是隨著前端的發展，前端開發所涉及到的內容肯定不僅限於這三方面。分析這三個層面內容的本質可以看到，這三個層面分別涉及Web頁面的結構、Web的外觀視覺表現以及Web層面的交互實現。
因而，歸根結底，Web前端以及Web前端開發可以說是針對Web的結構、行為和表現來進行相應的開發的，也可以說，前端開發主要是做Web端的結構、行為以及表現。

『柒』 雲計算架構師課程要怎麼學習

（1）linux之美280課時
本階段課程會帶領學員進入Linux的世界，深入學習強大的Linux操作系統，建立伺服器操作思維，培養良好的運維思想。
（2）強大的Linux伺服器200課時
本階段課程正式學習Linux中各種網路服務，當前互聯網中絕大多數的應用功能（如網站、視頻、游戲、購物、郵件、下載等）都需要不同的Linux服務支撐。
（3）玩轉集群與雲計算技術200課時
本階段課程講授集群架構、負載均衡、代理服務、分布式存儲、主從備份、雲計算、虛擬化、Hadoop等各種高大上的知識，內容涵蓋了雲計算架構師工作中所需的所有技術
（4）網路安全技術與項目實踐80課時
本階段課程教你專業的網路安全技術，安全防護工具、防火牆、入侵檢測等。
學習雲計算，還是兄弟連好

『捌』 如何成為一名雲計算架構師

雲計算和linux有些關系，目前用的虛擬化，除微軟的，其它都是跑在linux系統上的，
Linux運維 可以同時學，不過這是兩個方向，看你自己測重點在哪裡，學一個學精就好了

『玖』 雲計算的知識架構是什麼

首先是從系抄統集成的角度：伺服器群（特別是刀片伺服器群，最典型），存儲，完成物理架構。
其次是系統軟體：然後是裸金屬虛擬機，在這些伺服器群上安裝虛擬機，配置虛擬存儲。
最後是應用軟體，要提供SAAS、PAAS、IAAS等服務，比如提供雲存儲（如微盤）、雲ERP等等應用。
大部分說的雲，都是這樣，IBM的雲是一台大機，虛擬成多個。。。和這個物理結構正好相反。

『拾』 雲計算的架構是什麼樣的

雲計算到目前為止架構主要可分為四層，瑭錦在這方面還是不錯的
首先：顯示層，多數據中心雲計算架構這層主要是用於以友好的方式展現用戶所需的內容，並會利用到下面中間件層提供的多種服務，主要有五種技術：
HTML：標準的Web頁面技術，現在主要以HTML4為主，但是將要推出的HTML5會在很多方面推動Web頁面的發展，比如視頻[1]和本地存儲等方面。

JavaScript：一種用於Web頁面的動態語言，通過JavaScript，能夠極大地豐富Web頁面的功能。
CSS：主要用於控制Web頁面的外觀，而且能使頁面的內容與其表現形式之間進行優雅地分離。
Flash[2]：業界最常用的RIA(Rich Inter Applications)技術，能夠在現階段提供HTML等技術所無法提供的基於Web的富應用，而且在用戶體驗[3]方面，非常不錯。
Silverlight：來自業界巨擎微軟[4]的RIA技術，雖然其現在市場佔有率稍遜於Flash，但由於其可以使用C#[5]來進行編程，所以對開發者非常友好。
其次：中間層這層是承上啟下的，它在下面的基礎設施層所提供資源的基礎上提供了多種服務，比如緩存服務和REST服務等，而且這些服務即可用於支撐顯示層，也可以直接讓戶調用，並主要有五種技術；
REST：通過REST技術，能夠非常方便和優雅地將中間件層所支撐的部分服務提供給調用者。

多租戶：就是能讓一個單獨的應用實例可以為多個組織服務，而且保持良好的隔離性和安全性，並且通過這種技術，能有效地降低應用的購置和維護成本。
並行處理：為了處理海量的數據，需要利用龐大的X86集群進行規模巨大的並行處理，Google的MapRece是這方面的代表之作。
應用伺服器：在原有的應用伺服器的基礎上為雲計算做了一定程度的優化，比如用於Google App Engine的Jetty應用伺服器。
分布式緩存：通過分布式緩存技術，不僅能有效地降低對後台伺服器的壓力，而且還能加快相應的反應速度，最著名的分布式緩存例子莫過於Memcached

⑦ 如何架構大數據系統 hadoop

Hadoop在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可替代的優勢，事實上已成為當前互聯網企業主流的大數據分析平台。本文主要介紹一種基於Hadoop平台的多維分析和數據挖掘平台架構。作為一家互聯網數據分析公司，我們在海量數據的分析領域那真是被「逼上樑山」。多年來在嚴苛的業務需求和數據壓力下，我們幾乎嘗試了所有可能的大數據分析方法，最終落地於Hadoop平台之上。
1. 大數據分析大分類
Hadoop平台對業務的針對性較強，為了讓你明確它是否符合你的業務，現粗略地從幾個角度將大數據分析的業務需求分類，針對不同的具體需求，應採用不同的數據分析架構。
按照數據分析的實時性，分為實時數據分析和離線數據分析兩種。
實時數據分析一般用於金融、移動和互聯網B2C等產品，往往要求在數秒內返回上億行數據的分析，從而達到不影響用戶體驗的目的。要滿足這樣的需求，可以採用精心設計的傳統關系型資料庫組成並行處理集群，或者採用一些內存計算平台，或者採用HDD的架構，這些無疑都需要比較高的軟硬體成本。目前比較新的海量數據實時分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
對於大多數反饋時間要求不是那麼嚴苛的應用，比如離線統計分析、機器學習、搜索引擎的反向索引計算、推薦引擎的計算等，應採用離線分析的方式，通過數據採集工具將日誌數據導入專用的分析平台。但面對海量數據，傳統的ETL工具往往徹底失效，主要原因是數據格式轉換的開銷太大，在性能上無法滿足海量數據的採集需求。互聯網企業的海量數據採集工具，有Facebook開源的Scribe、LinkedIn開源的Kafka、淘寶開源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求，並將這些數據上載到Hadoop中央系統上。
按照大數據的數據量，分為內存級別、BI級別、海量級別三種。
這里的內存級別指的是數據量不超過集群的內存最大值。不要小看今天內存的容量，Facebook緩存在內存的Memcached中的數據高達320TB，而目前的PC伺服器，內存也可以超過百GB。因此可以採用一些內存資料庫，將熱點數據常駐內存之中，從而取得非常快速的分析能力，非常適合實時分析業務。圖1是一種實際可行的MongoDB分析架構。

圖1 用於實時分析的MongoDB架構
MongoDB大集群目前存在一些穩定性問題，會發生周期性的寫堵塞和主從同步失效，但仍不失為一種潛力十足的可以用於高速數據分析的NoSQL。
此外，目前大多數服務廠商都已經推出了帶4GB以上SSD的解決方案，利用內存+SSD，也可以輕易達到內存分析的性能。隨著SSD的發展，內存數據分析必然能得到更加廣泛的應用。
BI級別指的是那些對於內存來說太大的數據量，但一般可以將其放入傳統的BI產品和專門設計的BI資料庫之中進行分析。目前主流的BI產品都有支持TB級以上的數據分析方案。種類繁多，就不具體列舉了。
海量級別指的是對於資料庫和BI產品已經完全失效或者成本過高的數據量。海量數據級別的優秀企業級產品也有很多，但基於軟硬體的成本原因，目前大多數互聯網企業採用Hadoop的HDFS分布式文件系統來存儲數據，並使用MapRece進行分析。本文稍後將主要介紹Hadoop上基於MapRece的一個多維數據分析平台。
數據分析的演算法復雜度
根據不同的業務需求，數據分析的演算法也差異巨大，而數據分析的演算法復雜度和架構是緊密關聯的。舉個例子，Redis是一個性能非常高的內存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等簡單集合，如果你的數據分析需求簡單地通過排序，鏈表就可以解決，同時總的數據量不大於內存（准確地說是內存加上虛擬內存再除以2），那麼無疑使用Redis會達到非常驚人的分析性能。
還有很多易並行問題（Embarrassingly Parallel），計算可以分解成完全獨立的部分，或者很簡單地就能改造出分布式演算法，比如大規模臉部識別、圖形渲染等，這樣的問題自然是使用並行處理集群比較適合。
而大多數統計分析，機器學習問題可以用MapRece演算法改寫。MapRece目前最擅長的計算領域有流量統計、推薦引擎、趨勢分析、用戶行為分析、數據挖掘分類器、分布式索引等。
2. 面對大數據OLAP大一些問題

OLAP分析需要進行大量的數據分組和表間關聯，而這些顯然不是NoSQL和傳統資料庫的強項，往往必須使用特定的針對BI優化的資料庫。比如絕大多數針對BI優化的資料庫採用了列存儲或混合存儲、壓縮、延遲載入、對存儲數據塊的預統計、分片索引等技術。

Hadoop平台上的OLAP分析，同樣存在這個問題，Facebook針對Hive開發的RCFile數據格式，就是採用了上述的一些優化技術，從而達到了較好的數據分析性能。如圖2所示。
然而，對於Hadoop平台來說，單單通過使用Hive模仿出SQL，對於數據分析來說遠遠不夠，首先Hive雖然將HiveQL翻譯MapRece的時候進行了優化，但依然效率低下。多維分析時依然要做事實表和維度表的關聯，維度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存儲模式，事實上限制死了數據格式，也就是說數據格式是針對特定分析預先設計好的，一旦分析的業務模型有所改動，海量數據轉換格式的代價是極其巨大的。最後，HiveQL對OLAP業務分析人員依然是非常不友善的，維度和度量才是直接針對業務人員的分析語言。
而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
使用Hadoop進行多維分析，首先能解決上述維度難以改變的問題，利用Hadoop中數據非結構化的特徵，採集來的數據本身就是包含大量冗餘信息的。同時也可以將大量冗餘的維度信息整合到事實表中，這樣可以在冗餘維度下靈活地改變問題分析的角度。其次利用Hadoop MapRece強大的並行化處理能力，無論OLAP分析中的維度增加多少，開銷並不顯著增長。換言之，Hadoop可以支持一個巨大無比的Cube，包含了無數你想到或者想不到的維度，而且每次多維分析，都可以支持成千上百個維度，並不會顯著影響分析的性能。


而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
3. 一種Hadoop多維分析平台的架構
整個架構由四大部分組成：數據採集模塊、數據冗餘模塊、維度定義模塊、並行分 析模塊。

數據採集模塊採用了Cloudera的Flume，將海量的小日誌文件進行高速傳輸和合並，並能夠確保數據的傳輸安全性。單個collector宕機之後，數據也不會丟失，並能將agent數據自動轉移到其他的colllecter處理，不會影響整個採集系統的運行。如圖5所示。

數據冗餘模塊不是必須的，但如果日誌數據中沒有足夠的維度信息，或者需要比較頻繁地增加維度，則需要定義數據冗餘模塊。通過冗餘維度定義器定義需要冗餘的維度信息和來源（資料庫、文件、內存等），並指定擴展方式，將信息寫入數據日誌中。在海量數據下，數據冗餘模塊往往成為整個系統的瓶頸，建議使用一些比較快的內存NoSQL來冗餘原始數據，並採用盡可能多的節點進行並行冗餘；或者也完全可以在Hadoop中執行批量Map，進行數據格式的轉化。

維度定義模塊是面向業務用戶的前端模塊，用戶通過可視化的定義器從數據日誌中定義維度和度量，並能自動生成一種多維分析語言，同時可以使用可視化的分析器通過GUI執行剛剛定義好的多維分析命令。
並行分析模塊接受用戶提交的多維分析命令，並將通過核心模塊將該命令解析為Map-Rece，提交給Hadoop集群之後，生成報表供報表中心展示。
核心模塊是將多維分析語言轉化為MapRece的解析器，讀取用戶定義的維度和度量，將用戶的多維分析命令翻譯成MapRece程序。核心模塊的具體邏輯如圖6所示。

圖6中根據JobConf參數進行Map和Rece類的拼裝並不復雜，難點是很多實際問題很難通過一個MapRece Job解決，必須通過多個MapRece Job組成工作流（WorkFlow），這里是最需要根據業務進行定製的部分。圖7是一個簡單的MapRece工作流的例子。

MapRece的輸出一般是統計分析的結果，數據量相較於輸入的海量數據會小很多，這樣就可以導入傳統的數據報表產品中進行展現。

⑧ 雲計算大數據培訓需要學習什麼

雲計算大數據培訓需要學習的內容：
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎專、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、屬歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
學習大數據不是一朝一夕的事情，想要學好大數據可以看口扣丁學堂的視頻，希望對你有幫助。

⑨ 大數據架構師崗位的主要職責概述

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇1

職責：

1、負責大數據平台及BI系統框架設計、規劃、技術選型，架構設計並完成系統基礎服務的開發;

2、負責海量埋點規則、SDK標准化、埋點數據採集、處理及存儲，業務數據分布存儲、流式/實時計算等應用層架構搭建及核心代碼實現;

3、開發大數據平台的核心代碼，項目敏捷開發流程管理，完成系統調試、集成與實施，對每個項目周期技術難題的解決，保證大數據產品的上線運行;

4、負責大數據平台的架構優化，代碼評審，並根據業務需求持續優化數據架構，保證產品的可靠性、穩定性;

5、指導開發人員完成數據模型規劃建設，分析模型構建及分析呈現，分享技術經驗;

6、有效制定各種突發性研發技術故障的應對預案，有清晰的隱患意識;

7、深入研究大數據相關技術和產品，跟進業界先進技術;

任職要求

1、統計學、應用數學或計算機相關專業大學本科以上學歷;

2、熟悉互聯網移動端埋點方法(點擊和瀏覽等行為埋點)，無埋點方案等，有埋點SDK獨立開發經驗者優選;

3、熟悉Hadoop，MR/MapRece，Hdfs，Hbase，Redis，Storm，Python，zookeeper，kafka，flinkHadoop，hive，mahout，flume，ElasticSearch，KafkaPython等，具備實際項目設計及開發經驗;

4、熟悉數據採集、數據清洗、分析和建模工作相關技術細節及流程

5、熟悉Liunx/Unix操作系統，能熟練使用shell/perl等腳本語言，熟練掌握java/python/go/C++中一種或多種編程語言

6、具備一定的演算法能力，了解機器學習/深度學習演算法工具使用，有主流大數據計算組件開發和使用經驗者優先

7、熟悉大數據可視化工具Tableau/echarts

8、具有較強的執行力，高度的責任感、很強的學習、溝通能力，能夠在高壓下高效工作;

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇2

職責：

根據大數據業務需求，設計大數據方案及架構，實現相關功能;

搭建和維護大數據集群，保證集群規模持續、穩定、高效平穩運行;

負責大數據業務的設計和指導具體開發工作;

負責公司產品研發過程中的數據及存儲設計;

針對數據分析工作，能夠完成和指導負責業務數據建模。

職位要求：

計算機、自動化或相關專業(如統計學、數學)本科以上學歷，3年以上大數據處理相關工作經驗;

精通大數據主流框架(如Hadoop、hive、Spark等);

熟悉MySQL、NoSQL(MongoDB、Redis)等主流資料庫，以及rabbit MQ等隊列技術;

熟悉hadoop/spark生態的原理、特性且有實戰開發經驗;

熟悉常用的數據挖掘演算法優先。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇3

職責：

1、大數據平台架構規劃與設計;

2、負責大數據平台技術框架的選型與技術難點攻關;

3、能夠獨立進行行業大數據應用的整體技術框架、業務框架和系統架構設計和調優等工作，根據系統的業務需求，能夠指導開發團隊完成實施工作;

4、負責數據基礎架構和數據處理體系的升級和優化，不斷提升系統的穩定性和效率，為相關的業務提供大數據底層平台的支持和保證;

5、培養和建立大數據團隊，對團隊進行技術指導。

任職要求：

1、計算機相關專業的背景專業一類院校畢業本科、碩士學位，8年(碩士5年)以上工作經驗(至少擁有3年以上大數據項目或產品架構經驗);

2、精通Java，J2EE相關技術，精通常見開源框架的架構，精通關系資料庫系統(Oracle MySQL等)和noSQL數據存儲系統的原理和架構;

3、精通SQL和Maprece、Spark處理方法;

4、精通大數據系統架構，熟悉業界數據倉庫建模方法及新的建模方法的發展，有DW，BI架構體系的專項建設經驗;

5、對大數據體系有深入認識，熟悉Kafka、Hadoop、Hive、HBase、Spark、Storm、greenplum、ES、Redis等大數據技術，並能設計相關數據模型;

6、很強的學習、分析和解決問題能力，可以迅速掌握業務邏輯並轉化為技術方案，能獨立撰寫項目解決方案、項目技術文檔;

7、具有較強的內外溝通能力，良好的團隊意識和協作精神;

8、機器學習技術、數據挖掘、人工智慧經驗豐富者優先考慮;

9、具有能源電力行業工作經驗者優先。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇4

職責：

1.參與公司數據平台系統規劃和架構工作，主導系統的架構設計和項目實施，確保項目質量和關鍵性能指標達成;

2.統籌和推進製造工廠內部數據系統的構建，搭建不同來源數據之間的邏輯關系，能夠為公司運營診斷、運營效率提升提供數據支持;

3.負責數據系統需求對接、各信息化系統數據對接、軟體供應商管理工作

5.根據現狀制定總體的數據治理方案及數據體系建立，包括數據採集、接入、分類、開發標准和規范，制定全鏈路數據治理方案;深入挖掘公司數據業務，超強的數據業務感知力，挖掘數據價值，推動數據變現場景的落地，為決策及業務賦能;

6.定義不同的數據應用場景，推動公司的數據可視化工作，提升公司數據分析效率和數據價值轉化。

任職要求：

1.本科以上學歷，8年以上軟體行業從業經驗，5年以上大數據架構設計經驗，熟悉BI平台、大數據系統相關技術架構及技術標准;

2.熟悉數據倉庫、熟悉數據集市，了解數據挖掘、數據抽取、數據清洗、數據建模相關技術;

3.熟悉大數據相關技術：Hadoop、Hive、Hbase、Storm、Flink、Spark、Kafka、RabbitMQ;

4.熟悉製造企業信息化系統及相關資料庫技術;

5.具備大數據平台、計算存儲平台、可視化開發平台經驗，具有製造企業大數據系統項目開發或實施經驗優先;

6.對數據敏感，具備優秀的業務需求分析和報告展示能力，具備製造企業數據分析和數據洞察、大數據系統的架構設計能力，了解主流的報表工具或新興的前端報表工具;

7.有較強的溝通和組織協調能力，具備結果導向思維，有相關項目管理經驗優先。

大數據架構師崗位的.主要職責概述 篇5

職責：

1.負責產品級業務系統架構(如業務數據對象識別，數據實體、數據屬性分析，數據標准、端到端數據流等)的設計與優化。協助推動跨領域重大數據問題的分析、定位、解決方案設計，從架構設計上保障系統高性能、高可用性、高安全性、高時效性、分布式擴展性，並對系統質量負責。

2.負責雲數據平台的架構設計和數據處理體系的優化，推動雲數據平台建設和持續升級，並制定雲數據平台調用約束和規范。

3.結合行業應用的需求負責數據流各環節上的方案選型，主導雲數據平台建設，參與核心代碼編寫、審查;數據的統計邏輯回歸演算法、實時交互分析;數據可視化方案等等的選型、部署、集成融合等等。

4.對雲數據平台的關注業內技術動態，持續推動平台技術架構升級，以滿足公司不同階段的數據需求。

任職要求：

1.熟悉雲計算基礎平台，包括Linux(Ubuntu/CentOS)和KVM、OpenStack/K8S等基礎環境，熟悉控制、計算、存儲和網路;

2.掌握大型分布式系統的技術棧，如：CDN、負載均衡、服務化/非同步化、分布式緩存、NoSQL、資料庫垂直及水平擴容;熟悉大數據應用端到端的相關高性能產品。

3.精通Java，Python，Shell編程語言，精通SQL、NoSQL等資料庫增刪改查的操作優化;

4.PB級別實戰數據平台和生產環境的實施、開發和管理經驗;

5.熟悉Docker等容器的編排封裝，熟悉微服務的開發和日常調度;

6.計算機、軟體、電子信息及通信等相關專業本科以上學歷，5年以上軟體工程開發經驗，2年以上大數據架構師工作經驗。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇6

職責描述：

1、負責集團大數據資產庫的技術架構、核心設計方案，並推動落地；

2、帶領大數據技術團隊實現各項數據接入、數據挖掘分析及數據可視化；

3、新技術預研，解決團隊技術難題。

任職要求：

1、在技術領域有5年以上相關經驗，3年以上的架構設計或產品經理經驗；

2、具有2年以上大數據產品和數據分析相關項目經驗；

3、精通大數據分布式系統（hadoop、spark、hive等）的架構原理、技術設計；精通linux系統；精通一門主流編程語言，java優先。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇7

崗位職責：

1、基於公司大數據基礎和數據資產積累，負責大數據應用整體技術架構的設計、優化，建設大數據能力開放平台；負責大數據應用產品的架構設計、技術把控工作。

2、負責制定大數據應用系統的數據安全管控體系和數據使用規范。

3、作為大數據技術方案到產品實現的技術負責人，負責關鍵技術點攻堅工作，負責內部技術推廣、培訓及知識轉移工作。

4、負責大數據系統研發項目任務規劃、整體進度、風險把控，有效協同團隊成員並組織跨團隊技術協作，保證項目質量與進度。

5、負責提升產品技術團隊的技術影響力，針對新人、普通開發人員進行有效輔導，幫助其快速成長。

任職資格：

1、計算機、數學或相關專業本科以上學歷，5—20xx年工作經驗，具有大型系統的技術架構應用架構數據架構相關的實踐工作經驗。

2、有分布式系統分析及架構設計經驗，熟悉基於計算集群的軟體系統架構和實施經驗。

3、掌握Hadoop/Spark/Storm生態圈的主流技術及產品，深入了解Hadoop/Spark/Storm生態圈產品的工作原理及應用場景。

4、掌握Mysql/Oracle等常用關系型資料庫，能夠對SQL進行優化。

5、熟悉分布式系統基礎設施中常用的技術，如緩存（Varnish、Memcache、Redis）、消息中間件（Rabbit MQ、Active MQ、Kafka、NSQ）等；有實踐經驗者優先。

6、熟悉Linux，Java基礎扎實，至少3—5年以上Java應用開發經驗，熟悉常用的設計模式和開源框架。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇8

崗位職責：

1、負責公司大數據平台架構的技術選型和技術難點攻關工作；

2、依據行業數據現狀和客戶需求，完成行業大數據的特定技術方案設計與撰寫；

3、負責研究跟進大數據架構領域新興技術並在公司內部進行分享；

4、參與公司大數據項目的技術交流、解決方案定製以及項目的招投標工作；

5、參與公司大數據項目前期的架構設計工作；

任職要求：

1、計算機及相關專業本科以上，5年以上數據類項目（數據倉庫、商務智能）實施經驗，至少2年以上大數據架構設計和開發經驗，至少主導過一個大數據平台項目架構設計；

2、精通大數據生態圈的技術，包括但不限於MapRece、Spark、Hadoop、Kafka、Mongodb、Redis、Flume、Storm、Hbase、Hive，具備數據統計查詢性能優化能力。熟悉星環大數據產品線及有過產品項目實施經驗者優先；

3、優秀的方案撰寫能力，思路清晰，邏輯思維強，能夠根據業務需求設計合理的解決方案；

4、精通ORACLE、DB2、mySql等主流關系型資料庫，熟悉數據倉庫建設思路和數據分層架構思想；

5。熟練掌握java、R、python等1—2門數據挖掘開發語言；

6。熟悉雲服務平台及微服務相關架構思想和技術路線，熟悉阿里雲或騰訊雲產品者優先；

7、有煙草或製造行業大數據解決方案售前經驗者優先；

8、能適應售前支持和項目實施需要的短期出差；

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇9

崗位職責：

1、負責相關開源系統/組件的性能、穩定性、可靠性等方面的深度優化；

2、負責解決項目上線後生產環境的各種實際問題，保障大數據平台在生產上的安全、平穩運行；

3、推動優化跨部門的業務流程，參與業務部門的技術方案設計、評審、指導；

4、負責技術團隊人員培訓、人員成長指導。

5、應項目要求本月辦公地址在錦江區金石路316號新希望中鼎國際辦公，月底項目結束後在總部公司辦公

任職要求：

1、熟悉linux、JVM底層原理，能作為技術擔當，解決核心技術問題；

2、3年以上大數據平台項目架構或開發經驗，對大數據生態技術體系有全面了解，如Yarn、Spark、HBase、Hive、Elasticsearch、Kafka、PrestoDB、Phoenix等；

3、掌握git、maven、gradle、junit等工具和實踐，注重文檔管理、注重工程規范優先；

4、熟悉Java後台開發體系，具備微服務架構的項目實施經驗，有Dubbo/Spring cloud微服務架構設計經驗優先；

5、性格開朗、善於溝通，有極強的技術敏感性和自我驅動學習能力，注重團隊意識。

大數據架構師崗位的主要職責概述 篇10

職責描述：

1、負責大數據平台框架的規劃設計、搭建、優化和運維；

2、負責架構持續優化及系統關鍵模塊的設計開發，協助團隊解決開發過程中的技術難題；

3、負責大數據相關新技術的調研，關注大數據技術發展趨勢、研究開源技術、將新技術應用到大數據平台，推動數據平台發展；

4、負責數據平台開發規范制定，數據建模及核心框架開發。

任職要求：

1、計算機、數學等專業本科及以上學歷；

2、具有5年及以上大數據相關工作經驗；

3、具有扎實的大數據和數據倉庫的理論功底，負責過大數據平台或數據倉庫設計；

4、基於hadoop的大數據體系有深入認識，具備相關產品（hadoop、hive、hbase、spark、storm、 flume、kafka、es等）項目應用研發經驗，有hadoop集群搭建和管理經驗；

5、熟悉傳統數據倉庫數據建模，etl架構和開發流程，使用過kettle、talend、informatic等至少一種工具；

6、自驅力強、優秀的團隊意識和溝通能力，對新技術有好奇心，學習能力和主動性強，有鑽研精神，充滿激情，樂於接受挑戰；