1. 编程语言与数据库

SQL: 精通 SQL (Oracle, Hive, MySQL) ，具备复杂查询 、优化 、存储过程编写和性能优化经验

Linux: 熟悉基本 Linux 命令 ，熟练编写和维护 Shell 脚本 ，用于自动化数据处理

2. Hadoop大数据平台

Hadoop 生态系统: 掌握 HDFS 、MapReduce 、Yarn 等核心组件 ，能够高效处理海量数据Hive: 熟练使用 Hive 进行数据仓库管理和数据分析 ，擅长数据清洗 、数据迁移及优化

Spark: 了解 Spark Core 与 Spark SQL 的基本操作 ，用于数据处理和大规模数据分析

3. 数据仓库

数据建模: 了解星型 、雪花型等数据仓库模型设计 ，熟悉维度建模和事实表设计

数据迁移: 理解数据迁移流程 ，会用shell写自动化迁移脚本

MaxCompute：搭建企业级数据仓库 ，支持结构化/半结构化数据存储

4. ETL与调度工具

ETL 工具：掌握 ETL 流程和 Kettle 工具 ，可以实现数据在不同系统间的迁移 、清洗和转换

任务调度：运用 Azkaban 、阿里云 DataWorks 等调度工具 ，配置分层架构调度依赖

5. 可视化工具

报表工具：使用阿里云 Quick BI 、FineReport 等可视化工具 ，完成数据可视化报表看板开发