大数据运维工程师的关键职责与技能要求

"大数据运维工程师的基本职责包括处理大数据平台异常，确保系统稳定运行，技术保障底层支撑系统的可靠性，运行监控解决方案的编制与实施，技术文档的编写与分享，新技术调研与引进，以及提升运维生产效率。此外，他们还需要熟练掌握各种应用服务部署与调优，如Nginx、MySQL、Redis等，具备Linux使用、TCP/IP网络协议栈的知识，以及高可用集群和负载均衡的规划。在车联网平台运维方面，需具备容量规划、架构设计和性能优化的能力，熟悉PaaS云产品和运维平台开发。优秀的沟通、学习和问题解决能力是必备素质。大数据运维工程师还需负责服务器运维，包括巡检、故障排除、数据备份，服务器漏洞整改，Hadoop运维，大数据平台部署、升级、扩容、迁移，以及Hadoop/spark大数据平台的规划、运维、监控和优化。需要有2年左右的运维经验，熟悉Linux基础命令，至少精通一种脚本语言，并具备大规模Hadoop集群运维经验。" 大数据运维工程师是互联网行业中不可或缺的角色，他们的主要任务是确保大数据平台的正常运行和高效性能。在实际工作中，他们需要： 1. **故障处理与系统稳定性**：监控并及时解决大数据平台的各种异常和故障，确保系统稳定，提供可靠的业务支持。 2. **技术支持**：负责底层支撑系统的可靠性与稳定性，确保各项服务持续运行，例如Nginx、MySQL、Redis等关键服务的部署与优化。 3. **监控与解决方案**：制定并实施车辆网平台运行监控的解决方案，进行二次功能开发，提升监控效率。 4. **文档编制与分享**：编写和更新技术文档，进行经验总结和沉淀，通过培训分享提高团队整体技术水平。 5. **新技术研究**：对新技术和方案进行调研、评估，引入适合的工具或方案，以提高运维自动化和生产效率。 6. **车联网平台运维**：具备车联网平台运维经验，擅长容量规划、架构设计和性能优化，熟悉PaaS云产品。 7. **技能要求**：熟练使用Linux操作系统，理解TCP/IP网络协议栈，具备故障排查和性能指标监控能力。需要精通至少一种脚本语言（如Shell、Python），对Scala有一定了解。 8. **大数据平台运维**：负责Hadoop等大数据平台的日常运维工作，包括部署、升级、扩容、迁移等，以及高性能、高并发场景下的平台优化。 9. **问题分析与解决**：具备出色的问题分析和解决能力，能够在遇到挑战性问题时保持热情，寻找最佳解决方案。 10. **职业素养**：良好的沟通能力，高度的技术敏感度，热爱学习，善于思考，能够主动发现并解决问题。 大数据运维工程师的工作内容广泛且技术要求高，他们需要不断学习和适应新技术，以满足大数据时代日益复杂和多变的运维需求。