大数据真的很难吗？大数据架构师之路有多远？

我手上有几个上市公司急需招聘大数据架构师 java架构师 大家有意愿度跳槽的可以加微信1858134100

作为大数据平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。

大数据的难点在于它的生态系统太庞杂，家族血统太混乱，面对一个企业场景有n多的方案说“我行，我不是一般人”。就好比吃顿午餐，既可以端着碗吃，也可以就着锅吃，甚至倒到桌上手抓。每种吃法都能吃饱，但有的吃相很自然、很舒服，有的吃法很别扭，很猥琐。如何温文尔雅、如沐春风这就体现架构师的水平了。

这里分享一个在国内一线互联网公司实际工作经验，整理提炼的一套侧重培养大数据架构师级别的实战课程，讲重点介绍大数据在一线企业中的使用方案，对于各个组件，除了详细介绍必须掌握的操作要领，更重点介绍不同业务场景下的设计和应用技巧。绝不同于市面上大多数的操作手册朗读者。

包括如下几个层面：

1.大数据集成：主要介绍目前很火的ELK框架中的filebeat和logstash，相比较flume更轻量、更容易上手。
2.大数据传输：主要介绍kafka的原理和使用技巧
3.大数据落地：主要介绍hive和hbase这两款标准组合的原理和使用，并结合具体的业务场景揭秘高级设计和应用。
4.大数据使用：主要介绍企业中最有用的sql on hive、sql on hbase的解决方案，如何让hive速度提升十倍，如何让hbase像个rdbms，如何在hive中实现scd2等实际问题。
5.大数据搜索引擎：主要介绍目前很火的ELK框架中Elasticsearch，并详细演示从常规操作到高阶查询的全实战内容。