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1、扎實的編程基礎：熟練掌握 Java 或 Scala 語言（至少精通一門），并能運用它們進行大規模數據處理開發（特別是 Spark 生態開發）。
2、大數據技術棧精通：深入理解 Hadoop 生態系統及其核心組件（HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Spark, Flink, Kafka 等），并具備在實際項目中應用的經驗。
3、SQL專家：精通SQL，能夠編寫復雜高效的查詢，并深刻理解其執行計劃和性能優化。
4、MPP數據庫經驗：至少熟悉并實際使用過一種主流的 MPP 架構數據庫（如 Greenplum, Amazon Redshift, Doris, TiDB, ClickHouse 等），了解其架構特點、優化技巧和管理運維要點。
5、腳本語言能力：熟練掌握 Python，能夠使用 Python 進行數據處理、腳本編寫及自動化任務。
6、數據調優能力：具有數據調優的實戰經驗，能夠分析和優化 Spark/Hive 作業性能（資源分配、數據傾斜、代碼邏輯等）；分析和優化 MPP 數據庫中的復雜 SQL 查詢性能（索引、統計信息、分區、SQL 改寫等）；分析和優化 ETL 流程的吞吐量和時效性。
7、數據處理經驗：熟悉大規模數據處理的常見模式、挑戰和最佳實踐。
8、計算機基礎：良好的計算機科學基礎，理解數據結構、算法、操作系統、網絡等知識。
9、解決問題能力：具備優秀的邏輯思維能力、分析能力和解決問題的能力，能獨立承擔技術挑戰。
10、溝通協作：良好的溝通表達能力和團隊協作精神。