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大数据架构师的基本职责
1、负责整个大数据平台架构的设计和构建；负责构建大数据平台的数据交换、任务调度等通用平台；制定开发、测试、实施、维护的标准和规范，指导和培训工程师，不断提升团队能力。
2、大数据工程师：主要负责开发和维护大数据平台，设计数据架构、实现数据清洗、转换和存储等。 数据分析师：主要负责处理和分析数据，提出有价值的信息和模型，供业务决策者使用。
3、将客户的需求转换为规范的开发计划及文本，并制定这个项目的总体架构，指导整个开发团队完成这个计划。架构师的主要任务不是从事具体的软件程序的编写，而是从事更高层次的开发构架工作。
设计一个大数据实时分析平台要怎么做呢?
要想打造独属于企业的大数据平台，需要做好三件事，其一是搭建基础的企业信息系统；其二是组建专业的技术团队；其三是根据企业的发展规划来建设大数据平台。
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装，当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
你需要一个靠谱的人设计网络布局，设计运维规范，架设监控，值班团队走起7*24小时随时准备出台。然后上面再有平台组真的大数据平台走起。
数据分析平台就是将公司所有的数据进行进行收集整理，包括系统数据、业务数据等，在统一的数据框架下实现对数据的挖掘和分析，最后通过可视化的手段进行数据展示。
可以支持实时批处理；流式计算平台则有Apache Storm、Yahoo S4等开源框架，商业平台有Amazon Kenisis(部署在云端)。企业的实时分析需求往往有特定的应用场景，需要对业务和现行系统有深入的理解才能设计出一个合理的架构。
数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。
大数据架构设计要从哪些方面考虑
1、数据库的软件架构设计，要关注可用性、性能、一致性和扩展性四个方面。解决可用性的主要思路就是冗余——站点冗余、服务冗余、数据冗余……冗余带来的可用性问题，就是数据一致性的问题，要保证数据一致性，可以考虑双写同步。
2、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。
3、事务使用：其实指的是数据收集，你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略，经过网页、App就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的App。
4、所以在离线数据同步方面，主要设计原则围绕简单配置减少人工配置成本、自动修改目标结构减少期维护成本、分布式数据拉取降低数据同步时间、易于扩展增加未知数据源、自动数据预警第一时间发现问题等方面进行数据同步工具设计。
5、非簇索引 非簇索引与物理顺序无关，设计它时必须有高度的可选择性，可以提高查询速度，但对表update的时候这些非簇索引会影响速度，且占用空间大，如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。
6、数据源 所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如windows日志)生成的静态文件。
如何设计数据库实现大数据分析
1、并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2、大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。
3、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
4、存储将硬盘分成ntfs格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。
到此，以上就是小编对于大数据产品设计思路的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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