未來想成為一名大數據架構師，可是不知如何在hadoop spark Storm中糾結?

01-15

因為本人剛剛大學，而且是在自學大數據，就業方面也是在幾年後，可是初學總是不知道如何學習，很多人說學習hadoop還有的說spark都學什麼的，我也不太能理解大數據架構這個概念，因為還年輕希望能接觸有挑戰性的技術。

現在火的等你畢業就沒那麼火了

凡事看遠點

架構師不是你會用幾個系統軟體就能當的

打好計算機基礎吧

同學先學好C，JAVA和數據結構吧，多想無異。

架構師不是可以通過簡單的學習就能達到的，忘掉這些大數據框架，找一份大數據相關的工作開始征途吧。

大數據架構中這些框架重要嗎？當然重要，它們的出現簡化了分散式計算的難度，提供了大量的大數據計算中所需的演算法，讓一個普通的工程師也能忘掉分散式，忘掉各種演算法的最優實現直接來寫自己的業務邏輯。但這些並不是一個大數據架構師需要了解的全部，開始工作後你會發現工程師們的痛點反而在如何獲得乾淨完整的訓練數據，如何有大量的標註集，如何快速進行參數調優......

作為架構師，不僅要了解流行的技術框架與思想，更要結合公司實際情況確定技術選型與架構，解決開發人員的痛點。我所在的公司 布爾財經 目前正在尋找大數據相關的技術人才，技術棧是 C#，如果感興趣的話可以聯繫我。

布爾財經 是昊讀數據基於十數年的非結構化大數據NLP數據、演算法積累，基於主題投資及事件驅動的金融大數據模型研發的一款專業投資決策工具，是理性投資者研判市場、選股、擇時、倉位控制的專業投資系統。

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如果目標是架構師，不要停留於一些具體的技術，這些具體技術是基礎~

更重要的是一些思維能力和個人素質、執行力的提升，以及快速學習了解一種新技術的學習能力，很多東西雖然概念多，本質的思想是有想通之處的~

另外，技術並不獨立於業務之外，架構師不僅僅局限於技術的細節，更要有協同、推動等各方面的綜合素質。

回到問題上來，應該學哪個？我認為是都需要了解涉及的，要了解各種技術的適用場景極其瓶頸，架構並不是完美的，更多時候是基於當時的業務場景、現有資源、時間成本等多方面的平衡結果。另外不能僅僅局限於了解，而是有所實踐和思考，這樣才能真正發現其中的痛點，類似於設計模式，如果沒有大量代碼書寫的經驗，只看概念很難理解為什麼這樣做~

在架構選型時，如果你只懂一門技術，那還選什麼呢？所以說，如果目標是架構師，都要有所了解。攤手

大學階段還是打好基礎，學好java、微機原理、數據結構等課程，還要學會用linux和python。

數學也非常重要，請學好高數線代概率論等。

搞大數據之前首先要保證自己是一個優秀的程序員，否則一切都是空談。

想成為大數據架構師，僅僅熟悉這幾個開源框架還遠遠不夠。你需要積累更多的知識和經驗。慢慢來，你還有很長的時間可以學習

可以看看《大數據架構商業之路：從業務需求到技術方案》一書，這本書通過介紹一個虛擬的互聯網創業案例，逐步展開介紹各個階段可能遇到的業務需求，以及相對應的技術方案，甚至是技術難度。

有讀者評論：預訂後等了2周，前天終於到貨了，迫不及待的打開閱讀，已經大致翻過一遍。很生動，技術的書一般容易枯燥，作者引入了大寶和曉明哥，從普通用戶的視角展開，深入淺出，將大數據的使用場景和技術結合起來，實用價值很大，收穫還是蠻多的，避免大家淹沒在大數據的概念和新興的技術堆里。特別對於現在互聯網公司業務的技術選型，還是很有參考價值的，畢竟作者在幾個公司已經實踐過，相關的技術方案都是經過驗證可行的，可以避免大家走一些彎路。

作者黃申，畢業於上海交通大學計算機科學與工程專業，師從俞勇教授。微軟學者，IBM ExtremeBlue天才計劃成員。長期專註於與大數據相關的搜索、推薦、廣告以及用戶精準化領域。曾在微軟亞洲研究院、eBay中國、沃爾瑪1號店和大潤發飛牛網擔任要職，帶隊完成了若干公司級的戰略項目。同時著有20多篇國際論文和10多項國際專利，兼任《計算機工程》雜誌特邀審稿專家。因其對業界的卓越貢獻，2015年獲得美國政府頒發的「美國傑出人才」稱號。