网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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二是用系统架构设计和微服务建设思想武装团队，持续撰写多维度的架构蓝图，推动团队协同作战;
**三是围绕大数据全栈技术体系解决项目实战中的各类难题，制定主流技术规范和设计标准，通过平台核心组件方式快速迭代出新型业务。**从设计要求来讲，大数据平台服务的整体设计要具备全面、全局、权衡的关键技术要求，不仅能全面提炼国内外优秀架构和解决方案的精华，而且要理解分布式技术的底层设计思想;不仅能全局了解上下游技术生态和业务结合的设计过程，而且要游刃有余的处理系统功能和性能问题;不仅能权衡新技术引入和改造旧系统的成本估算，而且要推动作战团队轻松驾驭新技术。
**第一个总体技术要求：**把分布式大数据平台的基础数据服务能力建设摆在首位。规划出支撑PB级规模数据运营能力的创新云平台架构，运用经典设计原则和设计模式的架构之美，吸纳业内主流分布式技术的思想精髓，深耕主流平台服务模式到现代微架构的演变内涵。
**第二个总体技术要求：**用系统架构设计和微服务建设思想武装团队，持续撰写多维度的架构蓝图，推动团队协同作战。架构师不仅要具备大型云平台架构的实战经验之外，更要有大智慧和战略思维，通过蓝图来推动和管理好每一个产品的全生命周期。
第三个总体技术要求：围绕大数据全栈技术体系解决项目实战中的各类难题，制定主流技术规范和设计标准，通过平台核心组件方式快速迭代出新型业务。针对设计规范的重要性，我们不妨用《孙子兵法》的大智慧来分析一下。
从系统整体技术能力出发，提出物联网大数据平台的八个通用微服务的技术要求，包括大数据的高并发采集服务、灵活分发服务、高可扩展海量存储服务、高并发展海量存储服务、高可靠海量存储服务、自定义迁移服务、基于机器学习的智能分析服务和基于Spark生态的实时计算服务，具体如下：
如果你准备入行大数据，关于2019大数据目前的
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