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1、扎實的編程基礎(chǔ)：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(guī)模數(shù)據(jù)處理開發(fā)（特別是 Spark 生態(tài)開發(fā)）。 2、大數(shù)據(jù)技術(shù)棧精通：深入理解 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)及其核心組件（HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Spark, Flink, Kafka 等），并具備在實際項目中應(yīng)用的經(jīng)驗。 3、SQL專家：精通SQL，能夠編寫復(fù)雜高效的查詢，并深刻理解其執(zhí)行計劃和性能優(yōu)化。 4、MPP數(shù)據(jù)庫經(jīng)驗：至少熟悉并實際使用過一種主流的 MPP 架構(gòu)數(shù)據(jù)庫（如 Greenplum, Amazon Redshift, Doris, TiDB, ClickHouse 等），了解其架構(gòu)特點、優(yōu)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(shù)據(jù)處理、腳本編寫及自動化任務(wù)。 6、數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)能力：具有數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)的實戰(zhàn)經(jīng)驗，能夠分析和優(yōu)化 Spark/Hive 作業(yè)性能（資源分配、數(shù)據(jù)傾斜、代碼邏輯等）；分析和優(yōu)化 MPP 數(shù)據(jù)庫中的復(fù)雜 SQL 查詢性能（索引、統(tǒng)計信息、分區(qū)、SQL 改寫等）；分析和優(yōu)化 ETL 流程的吞吐量和時效性。 7、數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗：熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的常見模式、挑戰(zhàn)和最佳實踐。 8、計算機基礎(chǔ)：良好的計算機科學(xué)基礎(chǔ)，理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)等知識。 9、解決問題能力：具備優(yōu)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(dān)技術(shù)挑戰(zhàn)。 10、溝通協(xié)作：良好的溝通表達能力和團隊協(xié)作精神。