hadoop岗位职责3篇(Hadoop岗位职责解析：数据处理、分析与优化)
Hadoop岗位职责是指负责管理和维护Hadoop分布式系统的工作职责。这包括配置、部署和监控Hadoop集群，处理大规模的数据存储和处理，优化性能和稳定性，以及解决与Hadoop相关的技术问题。Hadoop岗位职责需要熟悉Hadoop生态系统，并具备良好的沟通和团队合作能力。
第1篇
1.负责公司大数据平台的hadoop技术栈研究，形成技术解决方案和整体的大数据架构。
2.负责hadoop平台（分布式存储、分布式资源管理和调度、分布式计算等）的架构研究、测试、优化搭建工作；
3.负责探索，研究新的hadoop生态中技术引擎，不断扩充平台能力。
4.制定hadoop整体集群使用规范，规范的hadoop日常维护、异常处理等工作，保障集群稳定、运行规范解决方案
6.负责各种行业大数据在不同应用场景的最佳开发实践，提供流计算、批处理分析、数据挖掘、bi分析等技术解决方案
2.精通hadoop架构的设计以及生态，hadoop的集群的搭建、部署、开发和运维
3.精通hadoop各个模块的能力定位和配置，对hdfs、hbase、mr、spark等基本组件熟知
4.熟悉linux系统及调错经验，熟悉jvm运行机制，有shell、python开发经验。
5.有钻研新技术的热情和能力，善于交流和表达，富有团队精神
第2篇
1.负责搭建数据平台、数据仓库平台、物联网数据平台、ai数据平台，负责数据平台架构的整合、优化、开发、部署实施、运维相关工作，确保数据平台稳定运行
2.主导搭建数据平台(dw / ai / hadoop平台等)，提供数据接口对接、存储、提取、处理、清洗、逻辑解析、规范化、iot设备互联互通能力
3.具备java，sql开发经验，性能调测，开源代码商业化，底层基础架构搭建
4.参与公司数据处理方向的技术拓展，保障公司业务的数据需求
5.负责数据平台实时计算/分布式并行计算的'架构设计代码编写，及开源技术组件的二次开发
6.运用hadoop/sparksql与spark streaming或者其它数据分析技术，进行包括需求分析，平台选择，技术构架涉及等技术支持工作，确保能够保障公司业务的数据需求
1.熟悉传统数据仓库，至少三年以上数据仓库开发、构建、运维经验
2.熟悉hadoop技术体系，有hadoop/spark架构经验，有hadoop计算集群在实际项目上的开发和维护经验
3.两年以上基于hadoop/spark/hbase/hive等分布式数据计算应用开发经验
4.熟悉数据平台数据同步技术，如:ogg，cdc，sqoop等，并有实际经验
7.精通java，熟练掌握mapreduce原理以及数据分析相关的二次开发
10.良好的数据结构和算法基础，有较强的算法设计和实现能力
第3篇
1.根据业务需求和落地环境确定大数据平台的方案和具体搭建
2.负责大数据平台及相关业务系统的(hadoop/spark/elasticsearch/zeppelin/jupyter等)的运维工作
3.对大数据基础平台系统稳定性负责，负责故障应急响应及指挥，做好故障发现和预防，为其持续优化提供建设性意见
4.与数据组合作，帮助处理优化项目中数据处理工作(数据采集、清洗、汇总、集成等)，保证数据的准确性和稳定性
1.精通scala或python至少一门编程语言，两种都熟悉优先
3.熟悉hadoop/hive/hbase/spark等分布式计算环境进行海量数据分析与计算;
4.做过数据仓库，对数据治理、数据标准及元数据有很好理念及实施经验的`优先;
8.以结果为导向，具有强烈的责任心、钻研精神和良好的团队沟通能力。
