大数据架构师是干什么的

大数据架构师是干什么的？大数据架构师是围绕大数据平台系统的研发人员，能够进行大数据平台的开发和设计工作，教学代码的撰写，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发， 数据平台的稳定运行。

大数据架构师的工作内容：

1、针对大数据平台的设计和开发制定数据架构规范，进行核心代码编写；

2、针对数据基础架构和数据处理体系的升级和优化，技术难题攻关，持续提升核心系统性能， 系统的安全性、稳定性和有效运行；

3、产品研发过程中关键设计的把关和研发；

4、跟踪大数据相关领域的技术趋势，竞争对手的产品、技术动态；

5、根据不同时期的业务场景优化和演进软件架构等。

大数据架构师是做什么的?

1、 针对大数据平台的设计和开发制定数据架构规范，进行核心代码编写;

有设计图纸的能力，能够指导各个组件安装部署，以及数据的数据抽象能力。

2、针对数据基础架构和数据处理体系的升级和优化，技术难题攻关，持续提升核心系统性能， 系统的安全、稳定、高效运行;

数据的价值，在于你的抽取采集能力是否高深，是否便于加工，标注。各组件的稳定性，兼容性，是否有预警，在于你的规划和监控接口是否到位。

3、大规模数据实时化、大数据技术容器化、私有云实施方案、数据模型规范化等方面根据不同项目的技术发展路线;

引入 Docker 的镜像机制来完善自己的容器;同时计算能力、数据结构抽象、定义，要用自己的风格和规范。能用比较简单的配置，迅速跑起来流式streaming或离线处理spark程序.

4、跟踪大数据相关领域的技术趋势，竞争对手的产品、技术动态;

5、大数据平台的稳定性和性能优化及技术攻关;

6、产品研发过程中关键设计的把关和研发;

7、精通大数据生态圈主流技术和产品，如Hive、Storm、Flink、Spark，ELK、Kafka，Zookeeper、Yarn，presto，Hue等，对Spark分布式计算的底层原理有深度理解，对复杂系统的性能优化和稳定性的 实战经验;

8、精通实时数据仓库设计，深刻理解MR运行原理和机制，能进行任务执行效率的优化，熟悉开源数据交换工具如sqoop，streamset，kettle，datax等

9、熟悉elasticsearch、Lucene、Solr、Kylin、Phoenix、Alluxio等相关技

10、具有规划和决策能力，善于捕捉业务需求、架构设计存在的问题，并能给出有效的解决措施和方法 。

11、数据预测，预警，人工智能，图像识别，智能语音，物联网数据采集，标注等。线性计算，神经网络，知识图谱，都要有自己的项目，而且能迅速组建团队，成就你的客户，你就是未来的行家和赢家。