1、熟悉主流大數據平臺：如 Hadoop（包括 HDFS、YARN）、Spark、Flink 等。要了解它們的架構、原理和組件，能夠熟練進行安裝、配置和升級。例如，需要知道如何在集群環境中部署 Hadoop，以及如何根據業務需求調整 Hadoop 集群的參數。 掌握數據存儲系統：包括 HBase、Cassandra 等分布式數據庫。要理解它們的數據模型、存儲機制和讀寫操作，能夠進行性能優化。例如，對于 HBase，要能夠優化其表結構設計以提高數據讀寫效率。 2、精通 Linux 系統：因為大數據平臺大多運行在 Linux 環境下。需要熟練掌握 Linux 命令行操作，如文件系統管理、用戶管理、進程管理等。例如，能夠使用命令行工具查找和解決服務器上的高負載進程問題。 3、服務器硬件知識：了解服務器的硬件組成，如 CPU、內存、存儲設備等。能夠根據大數據系統的負載要求合理配置服務器資源，并且在出現硬件故障時能夠進行初步的診斷和處理。 網絡知識 4、自動化運維工具：熟練使用 Ansible、Puppet、SaltStack 等工具進行大數據平臺的自動化部署和配置管理。例如，使用 Ansible 編寫自動化腳本，實現一鍵部署大數據集群。 腳本語言能力：至少精通一種腳本語言，如 Python、Shell 等。能夠編寫腳本來實現系統監控、日志分析、故障自動恢復等功能。例如，使用 Python 編寫腳本定期收集和分析大數據系統的性能指標。 5、有大數據平臺運維經驗：一般要求有 1 - 3 年以上大數據運維項目經驗，參與過大型大數據平臺的建設和維護工作。例如，曾經負責過一個電商企業的大數據分析平臺的日常運維工作，包括數據采集、存儲和分析系統的維護。 6、具備故障排查能力：能夠快速定位和解決大數據系統在運行過程中出現的各種故障，如集群節點故障、數據丟失、服務異常等。例如，在遇到數據倉庫查詢性能急劇下降的情況時，能夠通過分析查詢計劃、系統資源使用等方面找到原因并解決問題。