作为数据科学家，我想把行业最新知识图谱总结并分享给技术专家们，让大数据知识真正转化为互联网生产力！大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为全球最热的战略性技术，给大数据从业者带来了前所未有的发展机遇，同时也对大数据工程师提出了高标准的技能要求。大数据具有海量性、多样性、高速性和易变性等特点，映射到大数据平台建设要求，不仅要具备海量数据采集、并行存储、灵活转发、高效调用和智能分析的通用Paas服务能力，而且能快速孵化出各种新型的Saas应用的能力。要实现这个目标，架构设计至少要满足三个总体技术要求：一是把分布式大数据平台的基础数据服务能力建设摆在首位。规划出支撑PB级规模数据运营能力的云平台架构，运用经典设计原则和设计模式的架构之美，吸纳业内主流分布式技术的思想精髓，深耕主流平台服务模式到现代微架构的演变内涵；二是用系统架构设计和微服务建设思想武装团队，持续撰写多维度的架构蓝图，推动团队协同作战；三是围绕大数据全栈技术体系解决项目实战中的各类难题，制定主流技术规范和设计标准，通过平台核心组件方式快速迭代出新型业务。从设计要求来讲，大数据平台服务的整体设计要具备全面、全局、权衡的关键技术要求，不仅能全面提炼国内外优秀架构和解决方案的精华，而且要理解分布式技术的底层设计思想；不仅能全局了解上下游技术生态和业务结合的设计过程，而且要游刃有余的处理系统功能和性能问题；不仅能权衡新技术引入和改造旧系统的成本估算，而且要推动作战团队轻松驾驭新技术。 作为数据科学家，我想把行业最新知识图谱总结并分享给技术专家们，让大数据知
阅读背景：
资深大数据/AI专家：大数据知识图谱-实战经验总结
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