大数据开发是一个涵盖多个领域的综合性技术岗位，主要职责包括以下几个方面：
大数据平台开发
负责大数据处理框架（如Hadoop、Spark）的搭建、维护与优化，包括性能调优、故障排查及系统扩展（如数据库扩容）。例如，设计离线计算平台或实时数据处理流水线。
ETL工程师
承担数据提取（如从Oracle数据库抽取数据）、转换（数据清洗与格式化）和加载（如使用Sqoop批量导入数据）的核心任务，确保数据准确性和时效性。
数据仓库与数仓开发
设计并构建数据仓库架构，开发业务领域数据集市，优化SQL查询性能，并为BI报表、监控系统提供数据支持。
大数据实时开发
搭建实时数仓，开发实时数据处理平台，满足业务实时监控、流式计算等需求（如用户行为分析）。
技术栈 ：熟练掌握Hadoop、Spark、SQL、Python等工具，了解数据库原理及分布式系统架构。
系统运维 ：具备系统监控、告警处理及应急响应能力，保障平台稳定运行。
数据建模 ：掌握数据仓库设计规范，进行多维数据库建模及优化。
数据分析与挖掘 ：通过数据建模与分析，提取业务洞察，支持决策制定（如用户行为预测、营销优化）。
系统集成 ：整合多源数据，实现数据流通与共享，提升企业数据治理能力。
文档与规范 ：编写技术文档，制定开发流程与质量标准。
技术预研 ：关注大数据领域前沿技术（如流式计算、机器学习），探索业务应用场景。
总结 ：大数据开发需兼顾技术实现与业务价值，既包括底层平台搭建，也涉及数据应用开发，需根据具体岗位要求调整技术深度与方向。
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