前言
如果你是一名IT工程师，首席技术官( CTO)希望你在一周内提交一份公司未来IT系统基础架构的初步建议;如果你是一位IT营销人员，客户需要你在一周内向他汇报未来大数据系统的大致技术方向… …在这个信息严重过剩的时代，一周内从浩渺的技术细节的海洋中抓住关键的技术脉络，并进一步提出有一定理论依据的技术思考，这几乎是不可能完成的任务。
通过阅读本篇，您将可以迅速建立大数据技术架构相关的知识与脉络，而不是迷失在浩如烟海的知识细节中。本篇帮助读者在最短的时间内，系统地把握大数据相关的技术框架，建立系统架构级别的技术思考能力与原则。适用于企业的IT与大数据的从业人员、企业的首席技术官(CTO)、首席信息官(CIO)。
本篇内容分为四大部分，不同的读者可以选择不同的内容进行阅读。
由于内容实在是太多了，所以小编只把部分知识点截图出来粗略的介绍了一下，每个小节都有更加细化的内容，希望大家能够谅解。
**第一部分是“大数据架构师入门”，**以虚构角色小明的视角，去理解大数据，理解客户的烦恼，井提出构建 个大数据系统时应该从哪些方面考虑。阅读完该部分后，读者将对大数据方案具备 定的“提问题”的能力。也就是说，如果您面前有 份大数据的建设方案，即使您以前对大数据了解甚少，也可以根据本书第的建议，去评判方案的完整性，评判方案的深度与广度。
**第二 部分是“大数据架构师基础”，**本部分将较为系统地介绍大数据相关的基础知识。如图 所示，逐个介绍基础支撑层、计算存储层、中间件层、挖掘分析／应用层、展现层各部分内容，同时，对贯穿各层的安全和管理两大模块的相关内容做介绍，力图为读者呈现 相对完整的大数据知识架构。
其中，计算存储层包括Hadoop架构、 Spark架构、分析挖掘组件等内容：中间件层包括中间件的作用与意义，以及业界常用中间件及应用场景：展现层包括可视化相关的知识与内容：安全模块包括物理安全、主机安全、网络安全、数据安全等内容：管理模块包括自动部署、自动升级、自动巡检、自动维护等内容。
**第三部分是“大数据架构师实践 ”**主要包括大数据开发实践中的一些经验，并结合案例进行阐述。这些实战中积累的知识与智慧，将帮助理论联系实践，更好地理解大数据技术。
**第四部分是“大数据架构师拓展”，**主要包括与大数据相关的其他技术。这些技术通常来说，并不属于大数据的技术范畴，但由于这些技术与大数据关系紧密，作为一名架构师，也需要系统地了解与思考这些相关的技术，才能对整个方案进行全局把握。该部分将试图对这些技术进行简单介绍，并试图说明这些技术与大数据之间的关系。
由于篇幅限制，所以小编在这里就不做过多的介绍了，感谢大家的配合和信任。
本篇能够帮助大家：
快速掌握大数据系统技术脉络；
高效搭建企业|T系统基础架构；
系统构建大数据技术未来发展方向；
