Hbase实时计算spark、storm、data 分析、分词、权重等核心技术 。首先 ， 架构老师没那么好，技术实力要过关，要有架构老师的想法 ， 其次，架构老师是企业级开发所需的Dubbo框架，zookeper基本原理 ， redis分布式缓存，JVM性能优化 ， Nginx apache Tomcat 。
【storm 架构分析,架构分析的过程包括】
1、大数据怎么学?其实简单来说 ， 大数据就是分析辅助决策，挖掘所有的非抽样数据 。大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准定制，一个是预测 。比如，你通过一个搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果就大不相同 。再比如精准营销，百度推广 ， 淘宝的喜欢推荐，或者你去一个地方 ， 会自动给你推荐周边的消费设施 。很多新手一开始会考虑自学大数据，时间安排自由，但是新手如何自学大数据是一个很严肃的问题 。可以看视频学习大数据吗？
2、“大数据 架构”用哪种框架更为合适?现阶段应用最广泛的是hadoop、spark和flinnk 。这三个都是apache软件基金会的顶级开源项目 。在我看来，一个完整的大数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算和实时查询 。Hadoop，spark，storm无论哪一个，都不可能单独完成以上所有功能 。Hadoop spark hive是非常不错的选择 。hadoop的HDFS无疑是分布式文件系统解决存储问题的解决方案 。Hadoopmapreduce、hive、sparkapplication、sparkSQL解决了离线计算和即席查询的问题 。Sparkstreaming解决了实时计算的问题；另外还需要HBase或Redis等NOSQL技术来解决实时查询的问题；除了这些，大数据平台中任务调度系统和数据交换工具也是不可或缺的；任务调度系统解决了所有大数据平台中的任务调度和监控；数据交换工具解决了其他数据源与HDFS之间的数据传输，如:数据库到HDFS，HDFS到数据库等等 。
3、如何才能成为java 架构师?我为大家来 分析一下?首先，架构老师没那么好，技术实力必须过关，要有架构老师的想法 。其次，架构老师是企业级开发需要的Dubbo框架 ， zookeper的基本原理，redis分布式缓存，JVM性能优化 。Nginx apache Tomcat集群部署，大数据hadoop，Hbase实时计算spark ， storm，data 分析分词和权重等核心技术 。
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