大数据架构师课程培训：大数据架构师入门要求

大数据的到来，新技术落地发展，同时也带来了更多的新岗位新机会，大数据相关的岗位不少，并且随着职位技能的进一步细分，也衍生出了更多岗位Title，各个岗位要求的技能也不同。今天的大数据架构师课程培训分享，我们主要来聊聊大数据架构师入门要求。

大数据架构师，在大数据的诸多岗位当中，可以算是高级技术职位，在行业当中也常常是由经验丰富的大数据开发工程师担任的，因为架构师需要对大数据主流的平台框架做到了如指掌，在面对实际问题时，需要给出合理的解决方案，只有积累了足够的开发经验的工程师，才能做到。


大数据架构师想要入门，第一步就是要打好技术基础，包括——

Hadoop基础

分布式储存基石：HDFS

HDFS是基于Hadoop的分布式文件系统，通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。只要搭建大数据系统平台，那么HDFS是不可或缺的分布式存储基石。

分布式计算基础：MapReduce

MapReduce最早起源于Google，后来在Hadoop当中同样得到运用，MapReduce以高度并行和可扩展的方式来处理大数据，为大数据分布式计算提供支持。

Hadoop集群资源管家：YARN

在Hadoop 2.0之后的版本当中，Yarn作为重要的核心组件出现，它提供一个通用的运行时框架，用户可以编写自己的计算框架，在该运行环境中运行，使得Hadoop作为大数据基础架构平台，能够兼容各种应用程序，实现更有效的资源调度管理。

离线数据计算

离线日志收集系统：Flume

Flume作为离线日志收集系统，地位牢不可破，从单独的机器上将大量数据高效地收集、聚合并移动到HDFS中，提供重要的数据来源。并且，Flume借助于简单可扩展的数据模型，可以将来自企业中多台机器上的数据移至Hadoop。

离线批处理必备工具：Hive

提供类似于SQL的高级语言，用于执行对存储在Hadoop中数据的查询，将类SQL语言直接翻译为Hadoop中的MapReduce作业，大大降低操作难度。

速度更快的Hive:Impala

Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。它实现了一个基于守护进程的分布式架构，执行效率要高于Hive。

更快更强更好用的MR:Spark

Spark是一种基于内存的分布式并行计算框架，将计算中间结果保存在内存中，使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

实时数据计算

流数据集成神器：kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。

实时计算引擎：spark streaming

Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据，通过短时批处理实现的伪流处理。

海量数据高速存取数据库：HBase

构建在HDFS之上的面向列的NoSQL数据库，用于对大量数据进行快速读取/写入。

关于大数据架构师课程培训，大数据架构师入门要求，以上就是简单的内容分享了。在大数据相关岗位当中，大数据架构师无疑是高级人才，要求技术深度，同时薪资水平也高于一般岗位。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据架构师高级课程，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客户获取！