Java是我们熟知的编程语言，大数据是当今科技的明星技术。 Java和Java大数据架构的内容是否相同？ 两者有什么不同呢？ 今天从Java和大数据体系结构的以下几个方面来谈谈两者的区别。
JVA体系结构定向人才
系统的技术选型和可行性评价
正如您所理解的，房屋布局、软硬件配置必须有自己的经验，装修完毕后才能应用，不会浪费成本。 另外，极端的情况下，并不是到处都有橱柜。
分布式技术框架管理
这可以理解为你家的橱柜可以有各种各样的组合。 你家的被子放在a箱里，枕头放在b箱里，床单放在c箱里。 这取决于你的用途。
深入探索和分析业务需求，完成关键模块设计、程序审核和技术支持、技术难题解决、应用系统分布式技术着陆、技术解决方案和系统设计编写，最终完成编码工作；
橱柜既可以用来放置物品，也可以用来组装； 组合橱柜，可以根据空间思维，归纳出几种艺术品。
确保系统结构质量对产品性能和结构优化；
可见，如果橱柜不根据以前的图纸修订安装配置，也有可以改善的地方。 马上完全参照图纸，想怎么改善，就会产生一个小想法。 你可能会考虑如何放更多的东西，如何方便拿行李，如何方便整理。
优秀的抽象设计能力、思路清晰、思维敏捷，能够独立分析解决问题，制定解决方案；
这个，哇，你家的装修很棒。 现在你的邻居和朋友想参考你的想法。 可以提供完整的安装和配置计划。 我现在是专家。 因为他们想利用空间。 发挥空间的想象力。 需要指导装修，提高装修质量，降低控制成本等。
熟悉linux，能熟练使用外壳/python等脚本语言
熟悉扎实的Java基础知识、IO、多线程和并发技术；
熟悉redis、mongodb、netty、kafka等中间件
充分了解JVM原理，深入了解服务器端设计和编程
这就是，恭喜你熟知基础设施，编译原理清晰。 你超过了我。
算法基础扎实，熟悉常见数据结构，熟悉常用设计模式，深入了解分布式算法和主流分布式系统，了解主流消息队列的工作原理；
这可以理解为对一些算法(如排序、索引、存储、权重和平滑)有深刻的理解。 恭喜你。 你已经是数学专家了。
具有丰富的分布式、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。
大数据框架的定向人才
对大数据平台的设计和开发制定数据结构规范，编制核心代码；
这可以理解为具有设计图形的能力、指导每个组件的安装部署的能力以及数据的数据抽象能力。
升级和优化数据基础架构和数据处理体系，突破技术难题，持续提高核心系统性能，保证系统安全、稳定、高效运行；
这可以理解为，数据的价值在于提取采集能力是否高、是否容易加工、是否被标记。 每个组件的稳定性、兼容性和警告取决于修订和监视接口是否就绪。
在大数据实时化、大数据技术集装箱化、私有云实施方案、数据模型规范等方面基于不同项目的技术发展路线；
这可以理解为部署Docker镜像机制来改进自己的容器。 此外，计算能力、数据结构的抽象和定义必须使用自己的样式和规范。 使用最简单的配置，可以快速处理Spark程序的流式处理或脱机处理。
跟踪大数据相关领域技术趋势，竞争对手产品、技术动态；
大数据平台稳定性和性能优化及技术攻关
产品开发过程中关键设计的核查与研发；
熟悉Hive、Storm、Flink、Spark、ELK、Kafka、Zookeeper、Yarn、presto、Hue等大数据生态系统中的主要技术和产品，深入了解Spark分布式计算的基本原理
熟悉实时数据仓库的设计，能深入了解MR的工作原理和机制，优化任务的执行效率，熟悉sqoop、streamset、kettle、datax等开源数据交换工具
熟悉电子搜索、Lucene、Solr、Kylin、Phoenix、Alluxio等相关技术
有规划和决策能力，善于把握业务需求、体系结构设计中存在的问题，提供有效的解决方案和方法。
数据预测、警报、人工智能、图像识别、智能语音、物联网数据收集、标签等。 线性计算、神经网络、知识地图，都必须有自己的项目，而且可以迅速组建团队，成就你的客户，你是未来的专家和赢家。
两者侧重点不同
Java架构
语言开发
分布式、高可用性
设计模式
支持业务的系统体系结构或工具集
大数据体系结构
不仅是开发语言，有Java、Scala、Python、Go等更有益
人工智能、商业智能、数据挖掘
离线、实时、高效、高可用性
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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