笔者早期从事数据开发时，使用spark开发一段时间，感觉大数据开发差不多学到头了，该会的似乎都会了。在后来的实践过程中，发现很多事情需要站在更高的视角来看问题，不然很容易陷入“不识庐山真面目”的境界。最近在思考数据资产管理平台的建设，进行血缘分析开发，有如下感悟：
大数据平台从数据层面来说，包括数据本身和元数据；从业务层面来说，在数据中心（数据仓库）的基础上，支撑数据分析、数据挖掘，提高其分析、挖掘效率；从管理角度来说，为了提升开发效率，需要利用好组件管理平台，对元数据进行管理，打造数据开发运维平台。
在此基础上，一个完善的大数据架构，至少包括三个方面：
- 开发组件管理平台：用于搭建和管理大数据开发组件，如etl、hdfs、hbase、presto、kerbose等；
- 数据资产（元数据）管理平台：元数据采集、元数据管理、血缘分析、数据质量、数据标准、数据指标、数据生命周期管理等。
- 开发运维平台：数据脱敏、权限管理、调度管理、开发管理、发布管理、运维监控与预警等等。
大数据架构设计需要兼顾不同需求，根据不同的数据分析、数据挖掘场景，在资源限制与性能要求下，提供不同的平台方案。
对于大数据架构师，不仅要熟悉各种组件的使用及其适用场景，还需要熟悉组件管理、元数据管理、开发运维管理等。其搭建的平台，能否提高数据分析效率，能否提高数据挖掘的效率，能否保证数据质量，能否打通整个数据链条等。