简略信息一览：
- 1、程序员,架构师,软件工程师的区别(程序员和架构师)
- 2、软件架构师主要是做什么啊?
- 3、大数据技术专业有什么就业方向?
- 4、什么是大数据架构师?
- 5、为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准
- 6、架构师年薪,要成为软件架构师,应该看什么书,软件架?
程序员,架构师,软件工程师的区别(程序员和架构师)
1、程序员主要是指写代码的人。工程师着重在于设计。程序员和软件工程师的区别是：软件工程师不但要有编写程序代码的能力而且更重要的是要懂得如何去开发一个软件，怎样去学习实际的UI的观念。 就是工厂里面技术员和工程师的区别。技术员是熟练工人，工程师是设计者。
2、软件工程师和程序员有区别吗？答案是肯定的，他们之间是有区别的，我从以下几个方面来说说。
3、软件工程师和程序员区别主要表现在以下几方面：概念不同：软件设计师是指能根据软件开发项目管理和软件工程的要求，按照系统总体设计规格说明书进行软件设计，编写程序设计规格说明书等相应的文档的实用性人才；而程序员指的是从事程序开发、程序维护的基层工作人员。
4、不过，由于现时社会的分工愈来愈模糊，软件工程师跟程序员的分工也愈不明显。但对于严格执行CMM的机构来说，各人的工作分也比较清晰，这有助于了解软件工程师跟一般程序员的分别。
5、软件工程师它是一个广义的概念，它包括程序员这个岗位。再说明白一点就是程序员也可以叫做软件工程师，但是软件工程师不只有程序员一个岗位。软件工程师是从事软件开发相关工作的人员的统称。它除了程序员还包括软件设计人员、软件架构人员、软件工程管理人员等一系列岗位。
软件架构师主要是做什么啊?
1、软件架构师是软件行业中一种新兴职业，工作职责是在一个软件项目开发过程中，将客户的需求转换为规范的开发***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***。主导系统全局分析设计和实施、负责软件构架和关键技术决策的人员。
2、架构师主要做以下几个方面：负责公司软件系统的架构设计以及研发。与相关工作人员或客户沟通，充分理解项目或产品的需求，根据产品需求和规划，对现有技术架构研究方向进行更新。参与新品立项***评审，参与需求分析建模以及产品设计评审会议。
3、软件产品线架构就是说根据一个公司或者是某一个组织内部那些一系列的产品所进行设计的相应的通用架构。那么就能够了解到这样的一系列产品存在着特别多的相似之处那么这些能够借助同一个架构或者部分共享来实施具体实现，使得生产率得到最大限度的提升。
4、主要是管理与技术两方面的能力，管理与技术两手都要硬，而技术是基础。技术不行、退化了，那只好做 PPT 架构师、首席布道师之类的。技术能力 软件架构师是一位具有一定技术、产品、项目和团队等管理能力的高级程序员（编程高手），通常是一个开发团队里面技术最牛（或者比较牛）的少数几个人之一。
大数据技术专业有什么就业方向?
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。大数据专业人才就业薪资：北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 4%。
大数据技术专业主要学统计学、数学、计算机、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学、数据***集、计算机编程语言等。 就业方向有大数据开发工程师、Hadoop开发工程师、信息架构工程师、大数据可视化工程师等。
根据高三网查询：大数据技术主要就业方向有：数据工程师，数据工程师主要从事数据的收集、分析、整理、维护等相关技术工作，重点是清洗数据，方便数据分析师和数据科学家使用，在数据中找到可以实现的关键点推动解决业务问题。
Hadoop大数据开发方向 市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点 对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等 数据挖掘、数据分析&机器学习方向 学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
大数据技术专业的就业方向非常广泛，以下是一些主要的就业方向： 数据分析师：数据分析师是大数据行业中的核心岗位之一。他们负责收集、处理和分析大量的数据，为企业提供决策支持。数据分析师需要具备良好的统计学和编程技能，能够熟练使用各种数据分析工具和编程语言。
什么是大数据架构师?
大数据架构师就是后端底层会有海量的数据存储与处理，处理数据这个系统需要的构建就是大数据架构师，这涉及到数据仓库这些东西，对数据仓库比较熟悉。
大数据架构师一般是在大数据技术相关的技术架构能力，如hadoop、spark、hbase等技术的应用 数据库架构师一般是牛逼的DBA，只负责数据库相关的技术维护。
大数据架构师：大数据架构师负责设计和规划企业的大数据架构，包括硬件设施、软件工具、数据流程和安全措施等。他们需要了解不同的大数据技术和平台，并具备良好的系统设计和架构能力。数据科学家：数据科学家是利用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，对大数据进行建模和分析，并提供预测、推荐和优化方案的专家。
为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准
1、Apache Flink大数据处理框架是什么？处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。
2、常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。 **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。Hadoop提供了HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两个核心组件，使得用户可以以一种可扩展和容错的方式处理数据。
3、Spark的结合，正在塑造全新的数据科学实践。总的来说，大数据的主流框架正经历着一场技术革命，从传统的Hadoop生态系统转向更加灵活和云原生的解决方案。Kubernetes的崛起和AI的融入，预示着一个更加高效、智能的数据处理新时代。每一个数据科学家和工程师都应密切关注这些变化，以便在未来的竞争中保持领先。
4、批量计算，大数据的基石 在数据仓库的广阔领域，批量计算如同砥砺前行的巨轮，处理着海量数据的清洗、预处理和深度挖掘。Map Reduce、Hive和Spark等框架，凭借出色的吞吐量和低交互性，为离线处理提供了高效平台。然而，这类计算的延时性不容忽视，适合在高延迟场景中发挥作用。
5、HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。kafka Apache旗下的一个高性能，高吞吐量的分步式消息总线系统。Storm 一个分布式的、容错的实时计算系统。使用Storm进行实时大数据分析。
6、主流的大数据框架，Hadoop、Spark普遍，然后Flink也越来越流行。应用在大数据平台的etl辅助过程。随着汽车市场逐步饱和，竞争加剧，车企希望通过拥抱大数据实现精细化经营，领先一步。但是大数据化的过程并非一蹴而就，也不是简单的大数据技术选择，更应该看成一个企业级系统工程。
架构师年薪,要成为软件架构师,应该看什么书,软件架?
1、《App架构师实践指南》 SkySeraph潘旭玲著 一本讲解从程序员转变为架构师需要了解的技能和思想，明确地给程序员指引了移动架构师成长的路线，是想成为架构师的程序员实用指南。 全面介绍了在移动应用开发的架构设计和性能优化方面的知识，是架构师的必备书籍。
2、《Spring微服务实战》[美]约翰？卡内尔（JohnCarnell）著本书详细介绍了微服务架构下Spring体系（Spring-SpringBoot-SpringCloud），帮助Java开发人员快速拆分单体应用，并对微服务的全生命流程进行了封装，大大简化了开发流程。
3、《Clean Architecture》来自***人物Robert C. Martin（“Bob大叔”）的实用软件架构解决方案，Bob大叔同时也是代码整洁之道的作者，这本书已然成为专业程序员必读的书籍之一，而且它是2017年9月才出版，你完全不需要担心它过时。
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