数据架构师,阿里P7架构师

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。