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简略信息一览：
大数据基础架构发展需考虑的重要因素
1、延迟。大数据基础架构中或许同样会包含实时性的组件，尤其是在网页交互或金融处理事务中。存储系统必须能够应对上述问题同时保持相应的性能，因为延迟可能产生过期数据。在这一领域，横向扩展式基础架构同样能够通过应用存储节点集群，随着容量扩展的同时增强处理能力和可连接性。
2、但首先，企业往往需要增强他们现有的IT基础设施建设以及数据管理流程以支持大数据架构的规模和复杂性。Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具。不过，在很多情况下，企业利用他们现有的数据仓库设施，或是一个新老混合的技术来对大数据流入他们的系统进行管理。
3、新加坡***抓住了大数据发展的五大关键要素：基础设施、产业链、人才、技术和立法。它在其中发挥了关键角色，尤为值得一提的是，这五个要素是普通企业所做不到的，而新加坡***正好填补了企业的短板。
4、开放数据需要像开源软件一样认真对待 众所周知，开源软件背后是大数据和机器学习产品和服务的兴起。开放源码的商业和技术案例的重要性多年前就得到了证实。然而，人们对开放数据对创新的重要性的关注却少之又少。
大数据工程师使用的大数据技术架构发生了哪些变化
1、从批处理到实时数据处理 实时数据通信和流媒体功能的成本已大大降低，这为其主流使用铺平了道路。
2、大数据架构的特点 一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。所以我们必须开发一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。
3、教育的改变 传统的学校教育模式映射了工业化集中物流批量生产的模式：***、标准化的课堂、统一的教材、统一的服装等。虽然这种教育也培养出了很多人才，然而大数据教育将呈现另外的特征，例如弹性学习、个性化辅导等。
4、大数据可视化 大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术，合理利用有限的计算资源，高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下，大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法，以获得足够的互动性能。
大数据数仓项目架构
1、根据数据规模大家集群 属于 研发部 /技术部/数据部，我们属于 大数据组 ，其他还有后端项目组，前端组、测试组、UI组等。其他的还有产品部、运营部、人事部、财务部、行政部等。大数据开发工程师=大数据组组长=》项目经理=部门经理=》技术总监 职级就分初级，中级，高级。
2、大数据架构的全景图景涵盖了数据处理的全程，从***集、存储到应用，再到离线和实时解决方案的部署。例如，离线分析依赖于数仓分层模型，Kafka则主导实时数据流，而Storm、Spark Streaming或Flink则负责实时计算。
3、在新的架构中，StarRocks取代了MongoDB等数据库，存储大量明细数据，提高了数据处理的时效性和灵活性。实时数仓的构建也焕然一新：通过FlinkCDC从Kafka获取实时数据，写入StarRocks的ODS层，ETL过程由外部调度组件通过SQL自动完成，DWD层进一步处理和聚合，最终写入DWS层。
4、进一步深入，数据分层是大数据处理的基石。从原始数据（ODS）、经过处理的数仓层（DW）到最终的应用报表（APP），这样的架构设计（数据分层策略）简化了复杂业务场景，提供了清晰的依赖关系，减少了重复工作，助力业务洞察（数据分层应用，如监控转化率、日活月活，以及指导业务决策）。
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