使用过用过spark组件的大数据运维
1、熟悉主流大数据平台：如 Hadoop（包括 HDFS、YARN）、Spark、Flink 等。要了解它们的架构、原理和组件，能够熟练进行安装、配置和升级。例如，需要知道如何在集群环境中部署 Hadoop，以及如何根据业务需求调整 Hadoop 集群的参数。
掌握数据存储系统：包括 HBase、Cassandra 等分布式数据库。要理解它们的数据模型、存储机制和读写操作，能够进行性能优化。例如，对于 HBase，要能够优化其表结构设计以提高数据读写效率。
2、精通 Linux 系统：因为大数据平台大多运行在 Linux 环境下。需要熟练掌握 Linux 命令行操作，如文件系统管理、用户管理、进程管理等。例如，能够使用命令行工具查找和解决服务器上的高负载进程问题。
3、服务器硬件知识：了解服务器的硬件组成，如 CPU、内存、存储设备等。能够根据大数据系统的负载要求合理配置服务器资源，并且在出现硬件故障时能够进行初步的诊断和处理。
网络知识
4、自动化运维工具：熟练使用 Ansible、Puppet、SaltStack 等工具进行大数据平台的自动化部署和配置管理。例如，使用 Ansible 编写自动化脚本，实现一键部署大数据集群。
脚本语言能力：至少精通一种脚本语言，如 Python、Shell 等。能够编写脚本来实现系统监控、日志分析、故障自动恢复等功能。例如，使用 Python 编写脚本定期收集和分析大数据系统的性能指标。
5、有大数据平台运维经验：一般要求有 1 - 3 年以上大数据运维项目经验，参与过大型大数据平台的建设和维护工作。例如，曾经负责过一个电商企业的大数据分析平台的日常运维工作，包括数据采集、存储和分析系统的维护。
6、具备故障排查能力：能够快速定位和解决大数据系统在运行过程中出现的各种故障，如集群节点故障、数据丢失、服务异常等。例如，在遇到数据仓库查询性能急剧下降的情况时，能够通过分析查询计划、系统资源使用等方面找到原因并解决问题。