Java是我们熟悉的编程语言,大数据是当今科学技术的明星技术。Java和Java大数据架构的内容是否相同??两者有什么不同呢?今天小编就从Java和大数据架构的以下方面谈谈两者的区别。
Java架构方向人才
系统的技术选型和可行性评估;
您可以这样理解:房屋的布局,硬件和软件配置必须有您自己的经验,必须在装修完成后应用,不浪费成本,而且如果您有点极端,也不能总是到处都有橱柜。
分布式技术框架的把控;
你这可以理解为:你家的柜子可以做出多种组合,你家的被子是放在A柜,枕头放B柜,床单放C柜,这得看你的划分用途。
深入探索和分析业务需求,关键模块设计,程序审查和技术支持,解决技术难题,应用系统分布式技术着陆,编写技术解决方案和系统设计,最后完成编码工作;
您可以将其理解为:橱柜可用于放置物品,也可用于组装;如果将橱柜组合在一起,则可以将一些艺术品放在一起,这取决于您的空间思维。
针对产品性能和架构优化,确保系统的架构质量;
你这可以理解为:柜子如果没有按照之前图纸来规划安装摆放,你就会发现有些地方是可以改进的,及时完全参照图纸,你还是会想如何改进,这就会产生一些小想法;你可能会想如何装更多的物品,如何方便取物,如何整理方便。
优秀的抽象设计能力,思路清晰,善于思考,能独立分析和解决问题及编写解决方案;
您可以将其理解为:哇,您家的装修真棒。目前,您的邻居或朋友想参考您的想法。您可以提供一套完整的安装和配置计划。现在您是专家,因为他们想利用空间。,发挥您的空间想象力。您需要指导装修,提高装修质量,降低控制成本等。
熟悉linux,能熟练应用shell/python等脚本语言;
扎实的Java基础知识,熟悉IO、多线程及并发技术;
熟练掌握redis、mongodb、netty、kafka等中间件;
对JVM原理有扎实的理解,对服务器端设计和编程有深入理解;
你这可以理解为:你对基建设施了如指掌,编译原理很清楚,恭喜你,你已经超过我了。
算法基础扎实,熟悉常见的数据结构,熟悉常用的设计模式,深入理解分布式算法和主流分布式系统,了解主流消息队列工作原理;
你这可以理解为:排序,索引,存储,去重,平滑等一些算法有深入了解,恭喜你,你已经是数学专家级了。
有丰富的分布式、高并发、高负载、高可用性系统设计经验,熟悉分布式缓存、消息等机制。
大数据架构方向人才
针对大数据平台的设计和开发制定数据架构规范,进行核心代码编写;
你这可以理解为:有设计图纸的能力,能够指导各个组件安装部署,以及数据的数据抽象能力。
针对数据基础架构和数据处理体系的升级和优化,技术难题攻关,持续提升核心系统性能,保证系统的安全、稳定、高效运行;
你这可以理解为:数据的价值,在于你的抽取采集能力是否高深,是否便于加工,标注。各组件的稳定性,兼容性,是否有预警,在于你的规划和监控接口是否到位。
大规模数据实时化、大数据技术容器化、私有云实施方案、数据模型规范化等方面根据不同项目的技术发展路线;
您可以将其理解为:引入Docker的镜像机制以改善自己的容器;同时,计算能力,数据结构抽象和定义必须使用您自己的样式和规范。使用最简单的配置,它可以快速运行Spark程序的流式处理或脱机处理。
跟踪大数据相关领域的技术趋势,竞争对手的产品、技术动态;
大数据平台的稳定性和性能优化及技术攻关;
产品研发过程中关键设计的把关和研发;
精通Hive,Storm,Flink,Spark,ELK,Kafka,Zookeeper,Yarn,presto,Hue等大数据生态系统中的主流技术和产品,对Spark分布式计算的基本原理有深刻的了解,并优化复杂系统的性能具有稳定性的第一线实践经验;
精通实时数据仓库设计,深刻理解MR运行原理和机制,能进行任务执行效率的优化,熟悉开源数据交换工具如sqoop,streamset,kettle,datax等
熟悉elasticsearch、Lucene、Solr、Kylin、Phoenix、Alluxio等相关技
具有规划和决策能力,善于捕捉业务需求、架构设计存在的问题,并能给出有效的解决措施和方法。
数据预测,预警,人工智能,图像识别,智能语音,物联网数据采集,标注等。线性计算,神经网络,知识图谱,都要有自己的项目,而且能迅速组建团队,成就你的客户,你就是未来的行家和赢家。
两者侧重点不同
Java架构
开发语言
分布式,高可用
设计模式
支撑业务的系统架构或者工具集
大数据架构
不局限开发语言,有Java,Scala,Python,Go等更有裨益
人工智能,商业智能,数据挖掘
离线,实时,高效率,高可用
结构化数据,半结构化数据
Hadoop生态圈
使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升
组件集
总之
了解到用户的痛点,抓住用户的喜好,改善用户的体验。
一个好的产品,一定要让用户感觉到爽。核心问题还是哪些数据值的采集,每个开发,码者都应该站在产品的角度去思考问题,如何描绘出适合我们的一套智能化,自动化的问题解决方案
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