java架构师和⼤数据架构师有哪些不同
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;
java核心技术有哪些
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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