大数据运维工程师需要处理公司大数据平台各类异常和故障，确保系统平台的稳定运行。下面是我为您精心整理的大数据运维工程师的基本职责。
大数据运维工程师的基本职责1
职责:
1、技术保障各底层支撑系统的可靠性与稳定性;
2、负责车辆网平台的运行监控的解决方案编制、实施与二次功能开发;
3、负责技术文档手册编写，更新，经验总结沉淀，培训分享;
4、负责对新技术和方案进行调研，评估和引进，用技术去提升运维生产效率
任职资格:
1、熟悉常见的应用服务部署和调优(Nginx、MySQL、Redis、MongoDB、ELK，Hadoop等)，熟悉高可用集群、负载均衡集群的规划与搭建;
2、熟练使用Linux、TCP/IP网络协议栈，了解常用的Troubleshooting手段和常见性能指标
3、具有车联网平台运维的经验，精于容量规划、架构设计、性能优化;
4、熟悉主流PaaS云产品的使用，具有运维平台开发经验者、参与过开源产品的开发者优先;
5、优秀的沟通能力，出色的学习与钻研能力，良好的问题分析与解决能力;
6、对行业技术敏感度高且细致，善于思考，乐于发现，对解决具有挑战性问题充满激情。
大数据运维工程师的基本职责2
职责：
1、负责维护服务器的运行，包括巡检、故障排除、数据备份等业务，保证服务器高质量、高效率运行状态;
2、负责服务器漏洞整改及补丁升级;
3、负责hadoop运维相关工作;
4、负责大数据平台的日常部署、升级、扩容、迁移;
5、负责高并发，大存储和实时流的Hadoop/spark大数据平台规划，运维，监控和优化工作。
任职资格：
1、2年左右服务器运维经验;
2、对linux基础运维命令熟悉，shell,python至少精通一种，如会scala语言可优先考虑;
3、熟悉Linux的维护和管理，熟悉bat及Shell脚本开发，能看懂Python/Scala优先;
4、做过大规模hadoop集群优先;
5、大数据项目：包括不限于hadoop、hive、kafka、hbase、spark、Kudu、Impala等大数据生态的平台搭建，监控，运维，调优、生产环境hadoop集群trouble shooting 、hadoop版本升级管理及优化支持。
大数据运维工程师的基本职责3
职责:
1、负责Hadoop平台搭建，运维，管理，故障处理。
2、负责保障大数据平台的高效运转、提升系统稳定性和安全性。
3、对平台的Hadoop，Hbase，Kafka，Hive等进行优化。
4、建立Hadoop集群管理和维护规范，包括版本管理和变更记录等。
岗位要求:
1、有丰富的Hadoop生态系统的运维经验，了解Hadoop、Storm、Spark、Kafka这些组件的原理，具备部署、实施、维护hadoop 及相关组件的能力;
2、至少精通 Perl/Python/Shell脚本语言中的一种;
3、掌握Linux操作系统的配置，管理、优化以及各种常用命令，能够独立排查及解决操作系统层的各类问题;
4、分析问题能力优秀，善于从各种系统、应用日志中寻找出问题的原因。
5、有独立分析问题和解决问题的能力，能出差。
大数据运维工程师的基本职责4
职责：
1.负责Hadoop、spark、hbase、oozie、hive等平台运营和优化工作，保障平台服务运行稳定、高效。
2.负责大数据方案架构及方案落地;
3.开发Hadoop大数据管理平台与监控建设;
3.负责hadoop平台部署、维护;生产问题、告警、故障处理及服务器维护、日常值班;
4.负责集群网络架构、机器管理等。
任职资格：
1. 全日制本科以上学历，三年以上后台系统运营工作经验;
2. 熟悉hadoop原理，具有Hadoop平台应用及管理经验，熟悉hadoop、hive、spark、hbase、oozie、druid、kylin、flink等开源项目及部署、维护、调优;
3. 熟悉linux操作系统及调优;熟悉sql编程，熟悉Shell/Python/Java/Perl语言的一种或多种，有开发经验优先， 熟悉nagios,cacti,ganglia,zabbix,zenoss优先;
4. 对大数据和自动化运维开发有浓厚兴趣，有大规模hadoop运维经验者优先;有hadoop/hbase/spark/hive 开发经验者优先。
大数据运维工程师的基本职责5
职责：
1. 负责大数据平台的稳定性和性能优化;
2. 负责大数据项目的运维工作;
3. 针对业务需求制定统一的运维解决方案;
4. 完善自动监控报警系统，对业务层面关键指标进行监控与报警通知;
任职要求：
1、熟练掌握hadoop平台搭建、维护，有平台优化经验;
2、熟悉HDFS、Hive、Spark、HBbase、Kafka、Flume等组件的原理，有阅读源码能力者优先;
3、熟悉腾讯云产品，有腾讯云EMR使用经验者优先考虑;
大数据开发工程师需要具备的技能如下：
简单来说，大数据工程师需要负责创建和维护数据分析基础架构，包括大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。另外，还负责大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。
1、大数据架构工具与组件
企业大数据框架的搭建，多是选择基于开源技术框架来实现的，这其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件框架，及其生态圈组件。
2、深入了解SQL和其它数据库解决方案
大数据工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或MangoDB也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。
3、数据仓库和ETL工具
数据仓库和ETL能力对于大数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。
4、基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapReduce等)
对基于Apache Hadoop的数据处理框架，需要有深入的了解，至少HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。
5、编码
编码与开发能力是作为大数据工程师的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三门语言，这在大数据当中非常关键。
