最近跟朋友交流，公司正在为大数据技术选型烦恼，主要是不同的团队基于不同的诉求，要求结果不一样。比如说有从稳定性考虑，有从维护性考虑，有从使用便利性考虑，也有从成本考虑，还有从团队能力模型考虑的。

不管哪种维度，理由说起来都对，然后决策时，大佬们的出发点如果不一样，就会陷入僵局。对应目前的公司，其实大同小异、问题如出一辙。

我们先看看基础大数据平台选型时，针对以上几个维度的考虑逻辑及相关影响。

为了成为一名出色的大数据架构师，首先必须成为一名数据架构师，但这两种角色的职责各有不同。

数据分为结构化和非结构化两种。尽管大数据为各种规模的组织提供了许多洞察和分析的机会，但处理起来非常困难，并且需要一系列的特定技能。

大数据由大数据架构师处理，这是一个非常专业的职位。很多组织需要大数据架构师采用数据技术Hadoop分析数据来解决重大的问题。

前几天晚上群里的消息炸翻了，我以为发生啥大事了。一看，一字节老哥秀了一把他们老大给组里配的技术图谱手册！

原文《大数据治理平台总体架构、技术架构、功能架构及数据应用解决方案》PPT格式主要从大数据总体架构、数据采集架构、数据总线（数据分析、数据ETL）、人工智能平台、数据治理平台、数据安全中心等进行建设。

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#大数据# #Hadoop#

大数据数据库：精髓

大数据是不同性质（结构化、半结构化和非结构化）的多源、海量数据，需要特殊的存储和处理方法。

大数据数据库的显著特征是没有严格的模式和存储pb级数据的能力。NoSQL（非关系）数据库系统针对大数据进行了优化。它们构建在水平架构上，能够快速且经济高效地处理大量数据和多个并发查询。

大家好，我是mikechen。

本文从大数据的整体架构出发，分层介绍了不同组件的应用场景。可以对大数据的初学者提供一定的参考。以下为集群架构图：

该架构自下而上分为3层，分别是数据采集层，数据存储和处理层，应用层。

下面分层介绍下各层组件的大致用法。

来源：环球网

【环球网财经综合报道】10月30日，工业和信息化部、财政部、国家数据局联合发布《新材料大数据中心总体建设方案》，推动新材料产业技术创新和高质量发展。新材料作为国家战略性、基础性产业，是高技术竞争的关键领域，而大数据和人工智能的技术支撑对于新材料产业至关重要。

根据《方案》，到2027年，我国将建立“1+N”的新材料大数据中心架构体系，即一个中心主平台和多个数据资源节点。该体系预计将包含30个以上数据资源节点、30项以上材料大数据算法软件和工具、20种以上典型关键材料和产品的数据赋能应用示范。展望2035年，新材料大数据中心体系将全面建成并稳定运行，数据规模有望进入国际第一梯队。