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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:
「大数据零基础入门」
「大数据架构系统组件」
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希望对大家有帮助。