大数据架构师是当前技术领域中的关键角色，负责设计、实施和优化大规模数据处理和分析系统。这份技能整理涵盖了大数据架构师所需掌握的核心技术和工具，包括但不限于大数据处理平台、分布式存储、资源调度、机器学习、数据分析与数据仓库、消息队列、流式计算、编程语言、算法以及云计算服务。
1. 大数据处理平台：Spark、Flink和Hadoop是大数据处理的三大支柱。Spark提供了内存计算能力，适合交互式查询和实时流处理；Flink强调事件驱动和低延迟，适用于连续的数据流处理；而Hadoop则以HDFS为核心，提供高容错性的分布式文件存储。
2. 分布式存储：HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态中的核心存储系统，能处理海量数据。其他存储系统如HBase、Cassandra等也是大数据存储的常见选择。
3. 资源调度：YARN（Yet Another Resource Negotiator）和Mesos是两种主流的资源管理系统，用于在集群中高效地分配和管理计算资源。
4. 机器学习工具：Mahout、Spark MLlib、TensorFlow和Amazon Machine Learning等，用于构建和训练机器学习模型。其中，Spark MLlib是基于Spark的机器学习库，TensorFlow则是Google的深度学习框架。
5. 数据分析/数据仓库：SQL类工具如Pig、Hive、kylin、Spark SQL和DataFrame提供了SQL接口进行大数据分析，Impala和Phoenix用于加速SQL查询，ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈用于日志管理和可视化。
6. 消息队列：Kafka、RocketMQ、ZeroMQ和ActiveMQ等用于解耦系统组件，实现异步通信和高吞吐量的数据传输。
7. 流式计算：Storm、JStorm、Spark Streaming和Flink支持实时数据处理，适应不断变化的数据流。
8. 编程语言：大数据架构师需要熟悉Java、Python、R、Ruby和Scala等语言，其中Python和Scala常用于大数据处理。
9. 数据分析挖掘：MATLAB、SPSS、SAS是传统统计分析工具，R和Python则在现代数据科学中广泛应用，D3.js和ECharts用于数据可视化。
10. 机器学习算法：包括聚类、时间序列分析、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类和神经网络等。
11. 算法与数据结构：一致性算法如Paxos、Raft和Gossip，以及基础数据结构如栈、队列、链表、散列表、二叉树、红黑树、B树和图，都是大数据处理中不可或缺的部分。
12. 云计算服务：SaaS（Software as a Service）、PaaS（Platform as a Service）和IaaS（Infrastructure as a Service）代表了云计算的不同层次，OpenStack和Docker则分别用于基础设施管理和容器化部署。
掌握这些技能，大数据架构师能够构建出高效、可扩展的大数据解决方案，应对各种业务挑战。
