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使用過用過spark組件的大數(shù)據(jù)運(yùn)維 1、熟悉主流大數(shù)據(jù)平臺：如 Hadoop（包括 HDFS、YARN）、Spark、Flink 等。要了解它們的架構(gòu)、原理和組件，能夠熟練進(jìn)行安裝、配置和升級。例如，需要知道如何在集群環(huán)境中部署 Hadoop，以及如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求調(diào)整 Hadoop 集群的參數(shù)。 掌握數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)：包括 HBase、Cassandra 等分布式數(shù)據(jù)庫。要理解它們的數(shù)據(jù)模型、存儲機(jī)制和讀寫操作，能夠進(jìn)行性能優(yōu)化。例如，對于 HBase，要能夠優(yōu)化其表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以提高數(shù)據(jù)讀寫效率。 2、精通 Linux 系統(tǒng)：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)平臺大多運(yùn)行在 Linux 環(huán)境下。需要熟練掌握 Linux 命令行操作，如文件系統(tǒng)管理、用戶管理、進(jìn)程管理等。例如，能夠使用命令行工具查找和解決服務(wù)器上的高負(fù)載進(jìn)程問題。 3、服務(wù)器硬件知識：了解服務(wù)器的硬件組成，如 CPU、內(nèi)存、存儲設(shè)備等。能夠根據(jù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的負(fù)載要求合理配置服務(wù)器資源，并且在出現(xiàn)硬件故障時能夠進(jìn)行初步的診斷和處理。 網(wǎng)絡(luò)知識 4、自動化運(yùn)維工具：熟練使用 Ansible、Puppet、SaltStack 等工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)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(shí)現(xiàn)一鍵部署大數(shù)據(jù)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(shí)現(xiàn)系統(tǒng)監(jiān)控、日志分析、故障自動恢復(fù)等功能。例如，使用 Python 編寫腳本定期收集和分析大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能指標(biāo)。 5、有大數(shù)據(jù)平臺運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)：一般要求有 1 - 3 年以上大數(shù)據(jù)運(yùn)維項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，參與過大型大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)和維護(hù)工作。例如，曾經(jīng)負(fù)責(zé)過一個電商企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析平臺的日常運(yùn)維工作，包括數(shù)據(jù)采集、存儲和分析系統(tǒng)的維護(hù)。 6、具備故障排查能力：能夠快速定位和解決大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在運(yùn)行過程中出現(xiàn)的各種故障，如集群節(jié)點(diǎn)故障、數(shù)據(jù)丟失、服務(wù)異常等。例如，在遇到數(shù)據(jù)倉庫查詢性能急劇下降的情況時，能夠通過分析查詢計(jì)劃、系統(tǒng)資源使用等方面找到原因并解決問題。