大数据架构师培训班：大数据架构技术选型建议

大数据快速发展，行业对人才的需求，一方面是数量上的增长，另一方面也有技术上的更高要求。在企业需求的大数据相关岗位人才当中，大数据架构师可以说是高级人才，对技术和经验的要求都很高。今天的大数据架构师培训班分享，我们来聊聊大数据架构技术选型。

在大数据架构师的工作当中，大数据平台的技术选型是需要完成的首要工作，也是最重要的一部分，只有在技术选型上做好了，才能在后续的系统开发、架构搭建上更好地去实现和满足企业的实际数据需求。


大数据架构设计，本身就是为了解决系统复杂度带来的问题，在大数据系统平台的搭建上，面对数据处理环节当中的多个问题，因此做大数据技术选型的时候，要结合业务场景和业务需求，在尽量降低整体架构复杂度的同时选择最适合的技术。

大数据技术选型的过程：

①环境：

根据运维的情况，或者结合公司具体历史原因，进行综合衡量，用redhat或centos，甚至有些服务可以部署在Windows上；不过所有的服务器还是尽量选择同一个版本，以便运维；

②数据存储：

结合数据源的情况，以及数据具体的应用场景，结构化数据和非结构化数据需要尽量区分来存储。在选择关系型数据库的时候要结合项目的成本与产出，对数据存储的要求等选择不同的数据库，如果数据量大而且对数据安全要求高可以考虑oracle；如果对查询性能要求高可以考虑IQ；如果数据量不是很大，而且考虑到投入成本，可以直接用mysql。

③服务层技术选型：

在大数据应用架构中，有很多开源的组件可以供我们选择。批处理的Hadoop，实时计算的Storm，流计算Spark、flink等；微服务的框架有k8s、Spring cloud等；缓存数据库有redis，memcache等。

关于大数据架构师培训班，大数据架构技术选型，以上就是给到大家的一些建议了。大数据架构是搭建大数据平台当中的重要环节，需要专业的技术能力以及丰富的经验能力，入行要趁早。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据架构师培训班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服了解！