阿里前大數據架構師：如何快速的成長爲一名優秀大數據架構師

阿里前大數據架構師：如何快速的成長爲一名優秀大數據架構師 什麼是大數據架構師： 圍繞大數據系平臺系統級的研發人員， 熟練Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平臺的核心框架。深刻掌握如何編寫MapReduce的做業及做業流的管理完成對數據的計算，並可以使用Hadoop提供的通用算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，可以實現對平臺監控、輔助運維繫統的開發，如今向你們推薦一個大數據資源共享羣：593--188--212，裏面會有學習路線，相關的學習資料，算法學習資料，免費的視頻直播課等等，如今給你們分享成爲大數據架構師必需要掌握如下四點

一、爲何須要構建數據架構

數據標準不一致（列名相同數據類型不一樣、列明相同數據類型相同長度不1、列名沒有統一標準識別困難、列名定義不統一類型不一致長度不相同、中文名稱相同英文縮寫不一樣或英文縮寫相同中文名稱不一樣）

數據標準化管理提些（構建動態單詞庫，標準遵循度自動檢測，標準自動應用，標準管理流程化，構建知識庫基礎內容，爲大數據應用提供統一標準）

標準化管理實施成果，用語校驗機制（申請、校驗、標準知識庫、檢驗結果報告）

標準對象的自動應用（基於底層知識庫將邏輯數據模型轉換成相應的物理模型，自動轉化）

數據模型管理混亂（校驗較差、邏輯結構不同、反覆增長相同表結構、表真正字段沒有進行註釋）——設計、校驗、擴展

數據模型骨骼

數據模型優化方式（數據庫參數優化10%、執行計劃優化（hint）30%、索引和SQL優化50%、數據模型的優化80%）；

SQL語句編寫水平不高致使出現嚴重性能問題（對開發人員執行計劃不熟悉）；

上線以前的審計體系（與上線以前測試工做並行進行，抓去SQL及執行計劃）

相對複雜的數據處理能力欠缺

數據質量查須要執行數據質量管理（質量標準及診斷對象定義、剖析、BR定義、數據質量診斷、數據質量改進）；

阿里前大數據架構師：如何快速的成長爲一名優秀大數據架構師 二、如何構架數據架構

開發需求、應用架構、運維架構、技術規劃-》數據架構、業務架構、技術架構、應用架構；

數據架構管理對象、數據架構管理流程、數據架構管理組織、管理系統（數據質量管理系統、配置管理系統）；

數據架構各個角色及人員

數據架構部門的角色及工做（數據架構（構建數據架構、制定管理體系、標準化）、數據模型（概念、物理、邏輯模型設計、培訓）、程序開發（開發技術支持、形狀管理、編寫核心SQL）、數據遷移（遷移技術支持）、測試及優化（TUNING、設計最優索引、提出問題解決方案））

阿里前大數據架構師：如何快速的成長爲一名優秀大數據架構師 三、數據架構管理體系

規範、政策、管理、標準管理、結構管理、審覈及管理、企業信息系統；

人員培養、組織造成、工具採購、管理認同（上層關注度）；

來自開發（設計爭執）、運維（技術反對）、領導方面阻力（短時間難以見成效）；

數據架構是企業架構中的一個重要組成部分（開發、應用、技術、數據）；

內部工做流程（需求登陸、適當與需求進行技術講解、適當瞭解模型、進行數據需求進行數據模型進行從新設計及變動、數據架構師進行模型審計與審批、自動生成DDL（DBA）、基於業務規則校驗數據質量影響、數據錯誤分析及清洗、相關程序分析）：人+規則+技術；

阿里前大數據架構師：如何快速的成長爲一名優秀大數據架構師 四、數據架構師成長

認知（定義、從事工做、能力、位置與職業生涯）；

學習（途徑、培訓及書籍、經驗學習、相關活動）；

實戰（理論落地、擴大影響裏、星星之火），可從模型審計及SQL優化着手；

成熟（穩定數據架構在企業系統設計、開發、運維地位，造成四足鼎立）；

學習技術（企業架構、數據質量管理、數據需求分析、數據標準化、數據建模、數據庫設計及應用）