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        • JAVA&大數據架構方向 同與異?

          發布:51Code 時間: 2019-03-27 15:16

        • 架構不是一個職業而是一種能力,每一種架構師只不過是在不同的領域里面使用不同的技術,沒有什么可對比,就好比如你問一個籃球明星和一個足球明星有什么區別一樣! 01 架構師需要考...

        • 架構不是一個職業而是一種能力,每一種架構師只不過是在不同的領域里面使用不同的技術,沒有什么可對比,就好比如你問一個籃球明星和一個足球明星有什么區別一樣!

          01  架構師需要考慮四個問題

          1. 確定系統干什么不干什么,也就是說系統的邊界在哪里?

          2. 確定架構內部的模塊與模塊之間的關系,以及模塊與外部之間的關系是什么?

          3. 架構確定以后,有能力去指導開發去繼續設計和演化,如果開發設計和演化出來的東西和架構不一致也是有問題的。

          4. 確定非功能性需求,安全性,可擴展性,可用性,可維護性。

          02  Java架構方向人才

          ● 系統的技術選型和可行性評估;

          你這可以理解為:你家的房子戶型設置,硬件軟件配置必須要有自己的經驗,裝修完之后總得適用,不浪費成本,偏激一點總不能到處是柜子。

          ● 分布式技術框架的把控;

          你這可以理解為:你家的柜子可以做出多種組合,你家的被子是放在A柜,枕頭放B柜,床單放C柜,這得看你的劃分用途。

          ● 深入發掘和分析業務需求,重點模塊的設計、方案評審與技術支持,技術難點攻堅,應用系統分布式技術的落地,撰寫技術方案和系統設計,最終完成編碼工作;

          你這可以理解為:柜子可以用來放東西,也可以用來拼裝;如果組合柜,那可以拼出一些藝術品,那就看你的空間思維了。

          ● 針對產品性能和架構優化,確保系統的架構質量;

          你這可以理解為:柜子如果沒有按照之前圖紙來規劃安裝擺放,你就會發現有些地方是可以改進的,及時完全參照圖紙,你還是會想如何改進,這就會產生一些小想法;你可能會想如何裝更多的物品,如何方便取物,如何整理方便。

          ● 優秀的抽象設計能力,思路清晰,善于思考,能獨立分析和解決問題及編寫解決方案;

          你這可以理解為:哇,你家的裝修真棒,這時你的鄰居,或親威朋友想參考你的想法,你可以提供一整套安裝配置方案,現在你就是專家,因為他們想利用空間,發揮你的空間想像力。需要你來指導裝修,提高裝修質量,減少控制裝修成本等等。

          ● 熟悉linux,能熟練應用shell/python等腳本語言;

          ● 扎實的Java基礎知識,熟悉IO、多線程及并發技術;

          ● 熟練掌握redis、mongodb、netty、kafka等中間件;

          ● 對JVM原理有扎實的理解,對服務器端設計和編程有深入理解;

          你這可以理解為:你對基建設施了如指掌,編譯原理很清楚,恭喜你,你已經超過我了。

          ● 算法基礎扎實,熟悉常見的數據結構,熟悉常用的設計模式,深入理解分布式算法和主流分布式系統,了解主流消息隊列工作原理;

          你這可以理解為:排序,索引,存儲,去重,平滑等一些算法有深入了解,恭喜你,你已經是數學專家級了。

          ● 有豐富的分布式、高并發、高負載、高可用性系統設計經驗,熟悉分布式緩存、消息等機制。

          03  大數據架構方向人才

          ● 針對大數據平臺的設計和開發制定數據架構規范,進行核心代碼編寫;

          你這可以理解為:有設計圖紙的能力,能夠指導各個組件安裝部署,以及數據的數據抽象能力。

          ● 針對數據基礎架構和數據處理體系的升級和優化,技術難題攻關,持續提升核心系統性能,保證系統的安全、穩定、高效運行;

          你這可以理解為:數據的價值,在于你的抽取采集能力是否高深,是否便于加工,標注。各組件的穩定性,兼容性,是否有預警,在于你的規劃和監控接口是否到位。

          ● 大規模數據實時化、大數據技術容器化、私有云實施方案、數據模型規范化等方面根據不同項目的技術發展路線;

          你這可以理解為:引入 Docker 的鏡像機制來完善自己的容器;同時計算能力、數據結構抽象、定義,要用自己的風格和規范。能用最簡單的配置,迅速跑起來流式streaming或離線處理spark程序.

          ● 跟蹤大數據相關領域的技術趨勢,競爭對手的產品、技術動態;

          ● 大數據平臺的穩定性和性能優化及技術攻關;

          ● 產品研發過程中關鍵設計的把關和研發;

          ● 精通大數據生態圈主流技術和產品,如Hive、Storm、Flink、Spark,ELK、Kafka,Zookeeper、Yarn,presto,Hue等,對Spark分布式計算的底層原理有深度理解,對復雜系統的性能優化和穩定性的一線實戰經驗;

          ● 精通實時數據倉庫設計,深刻理解MR運行原理和機制,能進行任務執行效率的優化,熟悉開源數據交換工具如sqoop,streamset,kettle,datax等

          ● 熟悉elasticsearch、Lucene、Solr、Kylin、Phoenix、Alluxio等相關技

          ● 具有規劃和決策能力,善于捕捉業務需求、架構設計存在的問題,并能給出有效的解決措施和方法 。

          ● 數據預測,預警,人工智能,圖像識別,智能語音,物聯網數據采集,標注等。線性計算,神經網絡,知識圖譜,都要有自己的項目,而且能迅速組建團隊,成就你的客戶,你就是未來的行家和贏家。

          04  兩者側重點不同

          ★ Java架構

          n 開發語言

          n 分布式,高可用

          n 設計模式

          n 支撐業務的系統架構或者工具集

          ★ 大數據架構

          n 不局限開發語言,有Java,Scala,Python,Go等更有裨益

          n 人工智能,商業智能,數據挖掘

          n 離線,實時,高效率,高可用

          n 結構化數據,半結構化數據

          n Hadoop生態圈

          n 使用的模型越來越復雜,計算量指數級上升

          n 組件集

          05  總之

          了解到用戶的痛點,抓住用戶的喜好,改善用戶的體驗。

          一個好的產品,一定要讓用戶感覺到爽。核心問題還是哪些數據值的采集,每個開發,碼者都應該站在產品的角度去思考問題,如何描繪出適合我們的一套智能化,自動化的問題解決方案

          文章來源:網絡
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