企業大數據應用架構

1. 大數據架構

Apache Camel is a powerful open source integration framework based on known Enterprise Integration Patterns with powerful bean integration.
Apache Camel是一個強大的開源集成框架，它基於已知的企業集成模式和強大的bean集成。

RW （Random Write，隨機寫）
SATA Jobs: 1 (f=1): [w] [100.0% done] [0K/548K /s] [0 /134 iops] [eta 00m:00s]
SAS Jobs: 1 (f=1): [w] [100.0% done] [0K/2000K /s] [0 /512 iops] [eta 00m:00s]
SSD Jobs: 1 (f=1): [W] [100.0% done] [0K/549M /s] [0 /140K iops] [eta 00m:00s]

2. 大數據運行架構包括三個方面是什麼

1、流媒體
2、通用（或特定）的批處理集群
3、企業數據倉庫（EDW）

3. 如何架構大數據系統hadoop

大數據數量龐大，格式多樣化。

大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。

它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。

因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。

一、大數據建設思路

1）數據的獲得

大數據產生的根本原因在於感知式系統的廣泛使用。

隨著技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的感測器，並開始將這些設備廣泛的布置於社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。

這些設備會源源不斷的產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

因此在數據收集方面，要對來自網路包括物聯網、社交網路和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

2）數據的匯集和存儲

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。

應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。

數據存儲要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。

3）數據的管理

大數據管理的技術也層出不窮。

在眾多技術中，有6種數據管理技術普遍被關注，即分布式存儲與計算、內存資料庫技術、列式資料庫技術、雲資料庫、非關系型的資料庫、移動資料庫技術。

其中分布式存儲與計算受關注度最高。

上圖是一個圖書數據管理系統。

4）數據的分析

數據分析處理：有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。

大數據的處理類型很多，主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種。

批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理數據。

挖掘的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。

5）大數據的價值：決策支持系統

大數據的神奇之處就是通過對過去和現在的數據進行分析，它能夠精確預測未來；通過對組織內部的和外部的數據整合，它能夠洞察事物之間的相關關系；通過對海量數據的挖掘，它能夠代替人腦，承擔起企業和社會管理的職責。

6）數據的使用

大數據有三層內涵：一是數據量巨大、來源多樣和類型多樣的數據集；二是新型的數據處理和分析技術；三是運用數據分析形成價值。

大數據對科學研究、經濟建設、社會發展和文化生活等各個領域正在產生革命性的影響。

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。

二、大數據基本架構

基於上述大數據的特徵，通過傳統IT技術存儲和處理大數據成本高昂。

一個企業要大力發展大數據應用首先需要解決兩個問題：一是低成本、快速地對海量、多類別的數據進行抽取和存儲；二是使用新的技術對數據進行分析和挖掘，為企業創造價值。

因此，大數據的存儲和處理與雲計算技術密不可分，在當前的技術條件下，基於廉價硬體的分布式系統（如Hadoop等）被認為是最適合處理大數據的技術平台。

Hadoop是一個分布式的基礎架構，能夠讓用戶方便高效地利用運算資源和處理海量數據，目前已在很多大型互聯網企業得到了廣泛應用，如亞馬遜、Facebook和Yahoo等。

其是一個開放式的架構，架構成員也在不斷擴充完善中，通常架構如圖2所示：

Hadoop體系架構

（1）Hadoop最底層是一個HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統），存儲在HDFS中的文件先被分成塊，然後再將這些塊復制到多個主機中（DataNode，數據節點）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化簡編程模型）引擎，Map意為將單個任務分解為多個，而Rece則意為將分解後的多任務結果匯總，該引擎由JobTrackers（工作追蹤，對應命名節點）和TaskTrackers（任務追蹤，對應數據節點）組成。

當處理大數據查詢時，MapRece會將任務分解在多個節點處理，從而提高了數據處理的效率，避免了單機性能瓶頸限制。

（3）Hive是Hadoop架構中的數據倉庫，主要用於靜態的結構以及需要經常分析的工作。

Hbase主要作為面向列的資料庫運行在HDFS上，可存儲PB級的數據。

Hbase利用MapRece來處理內部的海量數據，並能在海量數據中定位所需的數據且訪問它。

（4）Sqoop是為數據的互操作性而設計，可以從關系資料庫導入數據到Hadoop，並能直接導入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架構中負責應用程序的協調工作，以保持Hadoop集群內的同步工作。

（6）Thrift是一個軟體框架，用來進行可擴展且跨語言的服務的開發，最初由Facebook開發，是構建在各種編程語言間無縫結合的、高效的服務。

Hadoop核心設計

Hbase——分布式數據存儲系統

Client：使用HBase RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信

Zookeeper：協同服務管理，HMaster通過Zookeepe可以隨時感知各個HRegionServer的健康狀況

HMaster: 管理用戶對表的增刪改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模塊，主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據

HRegion:Hbase中分布式存儲的最小單元，可以理解成一個Table

HStore：HBase存儲的核心。

由MemStore和StoreFile組成。

HLog：每次用戶操作寫入Memstore的同時，也會寫一份數據到HLog文件

結合上述Hadoop架構功能，大數據平台系統功能建議如圖所示：

應用系統：對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。

於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。

數據平台：藉助大數據平台，未來的互聯網路將可以讓商家更了解消費者的使用**慣，從而改進使用體驗。

基於大數據基礎上的相應分析，能夠更有針對性的改進用戶體驗，同時挖掘新的商業機會。

數據源：數據源是指資料庫應用程序所使用的資料庫或者資料庫伺服器。

豐富的數據源是大數據產業發展的前提。

數據源在不斷拓展，越來越多樣化。

如：智能汽車可以把動態行駛過程變成數據，嵌入到生產設備里的物聯網可以把生產過程和設備動態狀況變成數據。

對數據源的不斷拓展不僅能帶來採集設備的發展，而且可以通過控制新的數據源更好地控制數據的價值。

然而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐，就已有有限的數據資源來說，還存在標准化、准確性、完整性低，利用價值不高的情況，這**降低了數據的價值。

三、大數據的目標效果

通過大數據的引入和部署，可以達到如下效果：

1）數據整合

·統一數據模型：承載企業數據模型，促進企業各域數據邏輯模型的統一；

·統一數據標准：統一建立標準的數據編碼目錄，實現企業數據的標准化與統一存儲；

·統一數據視圖：實現統一數據視圖，使企業在客戶、產品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數據質量管控

·數據質量校驗：根據規則對所存儲的數據進行一致性、完整性和准確性的校驗，保證數據的一致性、完整性和准確性；

·數據質量管控：通過建立企業數據的質量標准、數據管控的組織、數據管控的流程，對數據質量進行統一管控，以達到數據質量逐步完善。

3）數據共享

·消除網狀介面，建立大數據共享中心，為各業務系統提供共享數據，降低介面復雜度，提高系統間介面效率與質量；

·以實時或准實時的方式將整合或計算好的數據向外系統提供。

4）數據應用

·查詢應用：平台實現條件不固定、不可預見、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報表應用：視統計維度和指標固定的分析結果的展示，可根據業務系統的需求，分析產生各種業務報表數據等；

·動態分析應用：按關心的維度和指標對數據進行主題性的分析，動態分析應用中維度和指標不固定。

四、總結

基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。

4. 如何正確建立大數據結構

如何正確建立大數據結構
大數據各行各業的企業都提供了潛力。正確使用這些大數據信息可能將增加商業價值，幫助您的企業從市場競爭中脫穎而出。如下是幾個企業成功應用大數據的案例：
大數據的例子
汽車製造商已經開始使用大數據來了解汽車何時需要返回到車庫進行維修。使用汽車發動機的數百個感測器，可以為汽車製造商發送實時的數據信息，這使得製造商甚至比駕駛汽車的司機還要提前知道汽車何時會出現故障。卡車製造商開始使用大數據，基於實時交通條件和客戶的需求來改進他們的路由，從而節約燃料和時間。
零售業也開始越來越多的使用大數據，鑒於越來越多的產品均有一個RFID標簽能幫助零售商跟蹤產品，知道很少某種產品庫存缺貨，並及時向供貨商訂購新產品。沃爾瑪便是這正確利用大數據這方面的一個很好的例子。當零售商開始識別他們的客戶時，就能夠更好地建立商店，更好的滿足客戶的需求。
當然，上述這些只是幾個淺顯的例子，大數據的可能性幾乎是無止境的。不久的將來，我們將討論在大數據平台上的最佳實踐。知道大數據能夠提供商業價值是一回事；而企業要知道如何創建正確的架構則又是另一回事了。
大數據結構
大數據有三個特徵，使得大數據不同於現有的數據倉庫和商業智能。大數據的這三大特點是：
數據量龐大：大數據的數據量相當龐大，更多的時候大數據的數據量可以達到比數TB到PB級位元組。
高速度傳遞：所有這些TB和PB位元組的數據能夠實時交付，數據倉庫每天都需要應付如此高速的數據流。
種類繁雜：大數據比使用現有的商業智能中正常數據的種類更繁雜。大數據還包括非結構化社交數據，如Twitter或Facebook網的社會信息、日誌文件、電子郵件等。
根據這些特性，建立您企業的體系結構是非常重要的。一個很好的出發點是以企業現有的數據倉庫為基礎。高密度數據的數據倉庫，其中包含用於當前商業智能的儀錶板。重要的是，該企業是為了之後再移動到大數據。把大數據轉移到您的企業有如下四個步驟：
1）進一步分析當前的數據：從儀錶板和ad-hoc查詢，到諸如空間分析和圖形分析或更高級先進的分析。您可以專注於客戶忠誠度、客戶流失率、分析本地情況（如何接近您的客戶），並開始建立社交網路（與您的客戶建立社交聯系）。這些分析將為您的企業帶來更多的商業價值。
2）建立正確的架構，用於存儲數據的種類和數量：這一切大數據是如何存儲在您的企業的。把這些原始數據直接轉化到數據倉庫中，每兆位元組以低成本優化存儲大量低密度數據是十分重要的。這便是Hadoop本身已被證明是非常有效的。Hadoop是開源的，與現有的資料庫兼容。它集合了所有可用的數據，您可以用它來尋找新的關系和新的潛在的商業價值。
3）為數據傳輸速度建立體系結構：一旦您有合適的設備來存儲大量的不同的數據，您就可以開始實時處理數據。例如如果您有數據流從感測器傳輸而來，存儲在Hadoop，您想看看正在發生的事件，並需要確定是否需要採取行動。您可以使用一切歷史數據，以確定在實時條件下進行預期（預測分析），您可以創建模型反應發生模式。如果您已經建立了一個智能的基礎設施，您將能夠實時響應事件，並進行實時的決策。
4）開始探索新的模式：利用所有可用的數據，您可以在您的數據中發現新的模式。從Hadoop與其他可用的數據匯總數據相匹配。有不同的大數據初創公司開發的工具，在這個平台上分析，可以幫助您可視化，尋求新的關系。我們的目標是找到您要解決的下一個問題，最大限度地幫助您從數據中獲取商業價值。
正確發展大數據結構可謂是一個挑戰，同時可能成本是相當昂貴的。然而，結果必將物超所值的讓您成功收回投資。

5. 企業大數據應用平台架構可以提供哪些服務

首先要抄確定您所說的大數據是怎樣的數據，目前一般的大數據可以有兩種做法：

1、對於關系型的大數據，用EMC的greenplum，這個資料庫屬於MPP，對於OLAP類型的大數據分析運算，有很多的項目在用這個；

2、對於非關系型的大數據，行業的事實標準的hadoop，其實hadoop是一個架構，包括map-rece，hive，hbase，pig，zookeeper等等，不過hadoop是做離弦的大數據分析，數據往往要計算幾天才能得到結果；如果要做實時的大數據分析，就要用到Storm。

6. 大數據技術架構都有哪些變化

1.從本地數據平台到基於雲的數據平台

雲可能是一種全新的數據架構方法的具顛覆性的推動力，因為它為公司提供了一種快速擴展人工智慧工具和功能以獲取競爭優勢的方法。

2.從批處理到實時數據處理

實時數據通信和流媒體功能的成本已大大降低，這為其主流使用鋪平了道路。這些技術實現了一系列新的業務應用：例如，運輸公司可以在計程車到達時向客戶提供精確到秒的抵達時間預測;保險公司可以分析來自智能設備的實時行為數據，從而將費率客制化;而且製造商可以根據實時的感測器數據來預測基礎設施方面的各種問題。

3.從預集成的商業解決方案到模塊化的同類佳平台

為了擴展應用程序的規模，公司往往需要沖破大型解決方案供應商所提供的遺留數據生態系統的限制。現在，許多公司正朝著高度模塊化的數據架構發展，這種架構使用了佳的，經常使用的開源組件，這些組件可以根據需要被新技術替換而不會影響數據架構的其他部分。

4.從點對點到脫離數據訪問

人們可以通過API來揭露數據，這樣可以確保直接查看和修改數據的做法是受限且安全的，同時還可以讓人們更快地訪問常見的數據集。這使得數據可以在團隊之間輕松得到重用(reused)，從而加速訪問並實現分析團隊之間的無縫協作，從而可以更高效地開發各種人工智慧用例。

關於大數據技術架構都有哪些變化，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

7. 企業應該如何在大數據基礎架構方面做出選擇

企業應該如何在大數據基礎架構方面做出選擇

如果詢問十家公司他們為了運行大數據負載需要使用怎樣的基礎架構，那麼可能會得到十種不同的答案。現在這個領域當中幾乎沒有可以遵循的原則，甚至沒有可以參考的最佳實踐。

不管是從資源還是從專業性方面來說，大數據分析已經成為基礎架構領域當中真正的難題。顧名思義，大數據分析工具所針對的數據集合，規模將會非常龐大，並且需要大量的計算、存儲和網路資源來滿足性能需求。但是這些大數據工具通常是由超大規模企業開發的，這些企業並不存在普通企業需要考慮的同等級安全問題和高可用性問題，而主流IT企業還沒有深入了解這些工具，再加上大數據在投資回報率方面的不確定性，導致只有非常少的企業願意在大數據方面進行投入。

此外，即便對於曾經在Hadoop、Spark和類似產品上運行過大數據集群的部分企業來說，也會在大數據基礎架構方面遇到技術和業務方面的挑戰。

大數據帶來大問題

一家大型遠程通訊提供商正在構建一種新的數字服務，預計在今年年底正式推出，並且准備使用Hadoop來分析這種服務所產生的內容、使用情況和收入（廣告服務）數據。但是由於這種服務是全新的，因此很難分析應該使用哪種大數據基礎架構，負責這個項目的技術副總裁表示。

「對於一個還沒有推出的項目來說，我們不可能進行任何容量規劃，」他說。

確實，現在很多大數據項目仍然處於初級階段。「大多數大數據項目的性質比我們想像的還要低，」 可擴展存儲基礎架構提供商Coho Data CTO Andrew Warfield表示。

即便企業還不是十分了解大數據技術，但這並不意味著企業不應該在大數據方面投入精力。「但是運行這種技術可能面臨著很大風險，提前認識到這點非常重要，」 Warfield說，他認為企業應該提前考慮基礎架構方面的因素。

對於這家遠程通訊提供商來說，他們將會採用一種漸進的方式，使用來自於BlueData Software的軟體在商用硬體環境當中運行大數據集群，這樣就能夠從現有的存儲系統上訪問數據了。

無處不在的數據

如果數據來自於雲，那麼當然可以直接在雲中進行分析；如果數據全部位於本地，那麼底層的基礎架構也應該位於本地。但是如果數據分散在不同位置，那麼無疑會使得基礎架構更加復雜。

遠程通訊提供商的服務將會同時使用來自於雲和本地的數據。對於任何大數據解決方案來說，考慮到合規性、節省時間和網路帶寬等因素，能夠同時支持兩種數據來源都是十分重要的。「同步生產環境當中的數據是一件非常困難的事情，」這位副總裁說，「我們希望將所有的實例全都指向一個單一數據源。」

此外，雖然數據科學家想要分析的信息是可用的，但是現在還不能進行使用，因為其位於大數據計算工具無法訪問的存儲基礎架構當中，Warfield說。一種解決方案是存儲硬體使用Hadoop Distributed File System或者RESTful API這樣的協議公開這些數據。

注意延遲

對於特性類型的大數據分析來說，將數據從存儲陣列移動到計算環境所花費的時間將會對性能造成嚴重影響。但是如果不將數據跨越整個網路移動到計算環境當中，而是將應用程序移動到數據附近以降低延遲，將會怎樣呢？

將計算環境移動到數據附近並不是一種全新的概念，但是現在出現了一種前所未有的實現方式：Docker。比如Coho Data和Intel通過合作證明了這種概念的有效性，在一個大型金融服務公司當中，使用Docker格式封裝計算節點，之後在上面直接運行Hadoop負載。

在存儲陣列上直接運行Docker容器，這樣做的意義在於直接對附近的數據進行分析，而不再需要跨網路移動數據，同時利用任何可用的計算資源。「相比於其他存儲平台來說，大數據平台的CPU使用率通常會很高，」 Warfield說。「更何況如果你將快閃記憶體加入其中，那麼問題就會變成『我該如何從這種資源當中獲得更多價值？』」

直接在存儲陣列當中運行容器化應用程序是一件非常有趣的事情，但是需要提前對負載進行認真評估，以確保其能夠很好地適應當前環境，為建築行業提供文檔管理服務的Signature Tech Studios公司副總裁Bubba Hines說。這種服務基於Amazon Web Services，使用來自於Zadara Storage的存儲服務。這家公司最近開始評估新的Zadara Container Service，其中容器化應用程序運行在存儲陣列上，可以直接訪問本地磁碟。根據Hines的想法，現在有幾種可能的使用情況：在存儲陣列上運行其災難恢復軟體的容器版本來持續監控用戶數據和工作方面的變化，更改或者驗證主要存儲數據。

但是如果使用Zadara Container Service處理全部數據將沒有什麼意義。Signature Tech Studio的系統正在按照計劃執行數據轉換，並且已經實現大規模容器化了。但是「我們可能不會將所有Docker容器移動到Zadara容器服務當中，因為從體積和規模方面考慮這樣做並沒有意義，」Hines說。「我們必須尋找能夠真正從降低延遲當中獲利的負載。」

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8. 如何構建企業大數據應用研發體系

一、數據基礎平台
基礎的數據平台建設工作，包含數據平台建設，數據規范，數據倉庫、產品數據規范，產品ID，用戶ID，統一SDK等。
很多公司的數據無法有效利用，就是缺乏統一規范，產品數據上報任由開發按照自己的理解和習慣上報，沒有標准化的SDK和上報協議，並且數據散落在各個部門產品的伺服器，無法構建結構化的數據倉庫。
做數據平台的架構，很多人會理解為高大上的技術活，其實整個數據平台價值的體現，需要公司各個部門的配合，例如關鍵數據指標體系的建立，需要從各個部門業務指標進行提煉，並得到業務部門認可。常見的關鍵指標有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計留存率（7日、14日、30日累計留存率），新增用戶，有效新增用戶，活躍轉化率，付費轉化率，收入指標，ARPU人均收入，渠道效果數據等。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

六、戰略分析與決策
戰略分析與決策層，更多的是跟很多傳統的戰略分析、經營分析層面的方法論相似，最大的差異是數據來自於大數據。
有很多企業錯誤的把「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」做的事情放在經營分析或者戰略分析層來做。傅志華認為「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」更多的是通過機器、演算法和數據產品來實現的，「戰略分析」、「經營分析」更多的是人來實現。很多企業把機器能做的事情交給了人來做，這樣導致發現問題的效率較低。
建議是，能用機器做的事情盡量用機器來做好「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」，在此基礎上讓人來做人類更擅長的經驗分析和戰略判斷。
在變化極快的互聯網領域，在業務的戰略方向選擇上，數據很難預測業務的大發展方向，如果有人說微信這個大方向是通過數據挖掘和分析研究出來，估計產品經理們會笑了。從本質上來說，數據在精細化營銷和運營中能起到比較好的作用，但在產品策劃、廣告創意等創意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產品創意出來，就可以通過灰度測試，數據驗證效果了。

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；

10. 大數據工程師使用的大數據技術架構發生了哪些變化

【導讀】作為大數據工程師，進行數據分析的時候，不可能是採用人工進行的，而是需要藉助一定的工具進行，那就是大數據技術工具。近年來，大數據分析技術興起，而將大數據分析技術運用到企業品牌的營銷上卻並沒有實行太久，大數據技術對各個行業的發展都產生了很大的影響，那麼大數據工程師使用的大數據技術架構發生了哪些變化呢?一起來了解一下吧。

1、從本地數據平台到基於雲的數據平台

雲可能是一種全新的數據架構方法的具顛覆性的推動力，因為它為公司提供了一種快速擴展人工智慧工具和功能以獲取競爭優勢的方法。

2、從批處理到實時數據處理

實時數據通信和流媒體功能的成本已大大降低，這為其主流使用鋪平了道路。這些技術實現了一系列新的業務應用：例如，運輸公司可以在計程車到達時向客戶提供精確到秒的抵達時間預測;保險公司可以分析來自智能設備的實時行為數據，從而將費率客制化;而且製造商可以根據實時的感測器數據來預測基礎設施方面的各種問題。

3、從預集成的商業解決方案到模塊化的同類佳平台

為了擴展應用程序的規模，公司往往需要沖破大型解決方案供應商所提供的遺留數據生態系統的限制。現在，許多公司正朝著高度模塊化的數據架構發展，這種架構使用了佳的，經常使用的開源組件，這些組件可以根據需要被新技術替換而不會影響數據架構的其他部分。

4、從點對點到脫離數據訪問

人們可以通過API來揭露數據，這樣可以確保直接查看和修改數據的做法是受限且安全的，同時還可以讓人們更快地訪問常見的數據集。這使得數據可以在團隊之間輕松得到重用(reused)，從而加速訪問並實現分析團隊之間的無縫協作，從而可以更高效地開發各種人工智慧用例。

以上就是大數據技術架構變化詳情，就給大家分析到這里了，希望對大家能有所幫助，作為一名大數據工程師，還是希望大家學習一些多元化的大數據技術，幫助企業更好的進行企業決策等等。