如何快速的成长为一名优秀大数据架构师? 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。 大数据架构师职责:1、基于大数据基础和数据资产积累,负责大数据应用整体技术架构的设计、优化,建设大数据能力开放平台;负责大数据应用产品的架构设计、技术把控工作。 2、负责制定大数据应用系统的数据安全管控体系和数据使用规范。 3、作为大数据技术方案到产品实现的技术负责人,负责关键技术点攻坚工作,负责内部技术推广、培训及知识转移工作。 4、负责大数据系统研发项目任务规划、整体进度、风险把控,有效协同团队成员并组织跨团队技术协作,保证项目质量与进度。 5、负责提升产品技术团队的技术影响力,针对新人、普通开发人员进行有效辅导,帮助其快速成长。 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。