如何快速的成长为一名优秀大数据架构师?成为优秀的大数据架构师,没有捷径之说,要说快的话也就是在基础知识扎实的前提下,尽可能经历更多的练习和项目,学习尽可能多的相关知识。绝大部分优秀的专业人员基本上都是在学习和项目中锻炼出来的。
从其职责就可以看出,大数据架构师不但要有技术,还要有一些管理及培训的能力。从其技术来看,主要要涉及到:1、大数据常用的处理平台,比如:Spark、Flink、Hadoop;2、分布式存储,比如:HDFS;3、资源调度,比如:Yarn、Mesos;4、机器学习工具;5、数据分析/数据仓库,SQL类比如:Pig、Hive、kylin、Spark SQL、Impala、Phoenix、ELK等;6、消息队列,比如:Kafka、ZeroMQ、ActiveMQ、RabbitMQ等等;7、流失计算,比如:Store/JStorm、Spark Streaming等;8、日志收集,比如Scribble、Flume等;9、编程语言,比如:Java、Python、R、Ruby、Scalable等;10、数据分析挖掘,比如:MATLAB、SPSS、SAS等;11、数据可视化,比如:R、D3.js、Echarts、Excel等;12、机器学习基础及工具;13、算法等;云计算,比如云服务:Saas、Paas、IaaS、Openstack等,当然还有一些相关的知识。 除了上述技术以外,在实际的工作中很多的大数架构师又要承担一部分项目管理的职能,以及培训新人指导新人的职能。所以这个工作其实要求还是蛮高的,但就以上的技术问题要达到优秀的程度,从学习到实际工作经验,都是要花相当长的时间的。 但身处的环境不一样,经历的东西不一样,成长的速度就不一样。在一个高强度满负荷的工作环境中,实战经验比较足,如果再加上自己主动把基础知识搞扎实,成长速度就很惊人。也许3、4年时间就可以达到一个相当的高度。但如果工作上学习上都懒懒散散,那就很难说了。 所以要想快速成长,都会经历高强度的学习和实战,再加上多看看别人的产品见多识广,那么要想快速变得优秀就是水到渠成了。 |
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