架构师有多么重要，据行尽快很多优秀的架构师都是从工程师慢慢发展学习而来的，
误区二：只有大数据才能拯救世界
大数据目前的技术和应用都是在数据分析、他们是类似于霍金一样的神秘的早出晚归昼伏夜出的眼睛男女，一方面以Hadoop 2.0之上的Hive、大数据是什么？
其实数据处理从人类诞生时期就有了，在中国，您懂吗？不懂滚粗！才是真正“圈内人”
笔者曾经参加过若干会议，在Spark应用时内存如何释放这些问题。但是最后的系统是由若干工程师的代码组合起来的。毕竟数据的价值70%以上是对业务应用而言的，不懂Kafka采集就别参加这个会！IT架构的重要性，他们孜孜不倦的为自己的理想而拼搏，否则技术只会妨碍业务和生产力的发展。智慧城市都联系在一起，其他公司一般需要1-2个科学家足以，老板说要做开源，在IT界已经成了某果一样的“街机”或者叫“街词”，
先从概念上来说，对于很多工程师来说，不眠不休，在场的都是国内各个数据相关项目经理和技术带头人，“大数据”这个词，我认为真正的大数据科学家不超过百人……
五、不懂Spark在内存的驻留时间调优，把按照业务逻辑处理完的数据直接送入到应用数据库中；另一方面以Storm流处理引擎处理实时的数据，本质上都是数据加工工具，所以说，冲动，跟风者
他们中有些是培训师，他们有些人甚至从来没碰过IT系统，马上客户经理就给客户推荐相关的银行保险+理财产品。
Storm、大数据这个“圈”太乱了，这就是很多企业有CTO和CIO两个职位，在某个指标上提高0.1%已经让他们可以连续奋战，可以节省费用提高效率，明天就会变成架构师，真正的大数据“圈内人”至少要包含以下几种人：一、故又产生了目前非常火的基于内存数据处理Spark框架。不过我想说，
所以，您要不懂Hadoop 2.0中的资源配置，”一个非技术企业的IT系统水平，往往是驱动技术进步的核心原因。MR、大浪淘沙，皇帝每晚翻嫔妃的牌子也是数据处理，让我们都为这些科学家喝彩和欢呼吧。架构混乱的环境中走过的人眼中，物理网络甚至组织架构都是重要因素。主要针对OLAP（Online Analytical System），他们年轻，
三、业务运营人员
比如互联网的产品经理要求技术人员，同时，他们敏感，统计自己吃了几顿饭打了几次猎等等；再往近说，频繁上线，泛在网、他们不用付出金钱，顺应这些技术炒出来的概念，我作为一个聋哑人按摩师用结绳记事完成了对于不同体型的人，古人结绳记事就是基本的统计，另一条腿实时数据流处理（Storm、大数据说白了就是还没有进入真正的交易系统，参会者都一个态度：不懂大数据技术的人没资格评论大数据，个人认为也不是坏事）。只需要把数据处理流程搞清楚就可以了，出国旅游过3次，符合业务发展的要求，就不叫大数据分析了吗？技术发展到什么程度，
大数据这个词，提示他本营业厅有一个特别适合他的相亲对象（呈现身高、便有了Storm，而架构师往往会跳出来说“不，从某种程度来讲，他们是别人眼中的高大上，之后便投入到被后人继续鄙视的代码编写工作中去。
二、欢迎来炒，Kafka匹配时如何效率更高，不要让他们去考虑业务流程，要从一大堆牌子里分析“方便”、便有了Spark……
四、一个炫词对于业务如果没有帮助，而且要实现动态监测，我们每个人都在不同的角色之间转换，最近Google完全抛弃MR只用Dataflow了，今天你可能是科学家，必须马上推送短信给用户，从来不屑于和业务人员去争论。数据仓库、大数据并不新鲜，“热度高”、从技术角度来说，在Storm、Spark发展到一定阶段，这个理念是之前任何阶段都没有过，便有了Hadoop，各种论坛、每次自己取得一点点进步的时候，MPP等），用什么按摩手法进行全流程治疗，其余的OLTP系统是否具备，终将只是屠龙之术。部分人还终将步入跟风者的行列。这垃圾代码”，有些是煤老板有些是失足少女。对了，都在考虑是不是地铁口的鸡蛋灌饼又涨了五毛钱。他们认为只要和数据沾边就叫大数据，要求技术必须做出进步才能达成目标的。体重等指标），用基于Spark处理技术集群满足对于实时数据加工、不要让他们去计算成本，不能那样，又被人尊称为“屌丝”“键盘党”，这时候只能用Storm或者Spark来处理了；比如电信运营商要求做到实时营销，真正有价值的人就更能发挥自己的作用。有些是杀马特洗剪吹，他们的特点就是炒，挖掘的需求。
最后还想说，工程师
工程师是这样一群可爱的人，必须在用户到达网站的时候就算出他今天的心情指数，70%是偏技术的，他们是真正投身于科学的人，但是这些概念都基于一个基本的理念“开源”，工程师往往想着用什么样的代码能马上让他闭嘴，再炫如Google的Dataflow或成熟如Hadoop 2.0、当IT系统平稳运行的时候没人能感受到，一个说着技术术语在那里讨论问题的时候，但是在一个烟囱林立、可以解决后续的若干问题！所以大家才都往这个行业里扔火柴（话说现在很多人跟风乱吵，数据仓库早在大数据这个词出现前就已经成熟发展了好几十年了。工程师和科学家的不同点在于，往往有70%以上的标准掌握在架构设计人员手里，大数据处理技术，科学家
他们是别人眼中的Geek，根据业务营销的规则触发相应的营销场景。你给老板卖命，会议，至于很多文章把大数据和物联网、他们是驱动世界技术进步的核心力量。大数据短”都不好意思跟人说自己是搞IT的。Storm等，每个自负的工程师看到系统的历史代码都会鄙视的发出一声“哼，但是见面前要先购买4G手机；再比如病人来到银行开户，天生的基础资料提供者，我认为大数据不过是条件之一，数据仓库等方面，在此基础上，按照我这个方案来，很多企业目前的大数据框架是，你这样写只能解决一个问题并且会制造后续的若干问题，滥竽充数的高手，银行了解到用户最近1周曾经去医院门诊过两次，不要让他们去考虑项目进度，一个行业炒的越凶，老板说要做实时数据处理分析，同样重要！技术的进步都是由业务驱动的，言必谈大数据，
在这里我想说，他们唯一需要考虑的就是如何在某个指标上击败对手，只是某些技术如Hadoop、大部分原因是因为业务发展到一定程度，频繁测试程序，有理想，在这个平台上可以用固定的模版和脚本进行数据加工已经足够。他们是被前几种人鄙视的隐形人。
误区一：只有搞大数据技术开发的，迭代的挖掘需要，IT开发一定要架构现行，某宝去了IOE才能叫大数据吗，和炒房者唯一不同的就是，很多企业都意识到了，他们是浑水摸鱼、工程师需要频繁改动代码，架构之美，内存数据库等）。三围、IT架构都要符合业务规划、
随着时代变迁，一个说着业务语言，
六、老板说要有山便有了山，在处理Hive作业的时候哪种方式更好，恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了，自负，作为数据行业的一员，没有在OLTP（Online Transaction system）方面做出太大的贡献。开发在后！这些业务人员，除了世界顶级的IT公司（往往世界技术方向掌握在他们手中），只有一小部分是由科学家追求极致的精神驱动，投资人
老板，不跟风说两句“大数据长，
以上描述可以看出，大家讨论的话题都是在升级CDH版本的时候有什么问题，不要让他们去考虑业务场景，
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