一、核心岗位职责清单

  1. 设计与开发Hadoop后端数据处理模块，确保高效性与可扩展性。
  2. 优化Hadoop集群性能，提升数据处理效率。
  3. 编写与维护后端数据处理相关的技术文档，确保知识传承与共享。
  4. 与数据科学团队协作，理解业务需求并转化为技术实现。
  5. 进行Hadoop系统的故障排除与技术支持，确保系统的稳定运行。
  6. 定期参与代码评审，确保代码质量与最佳实践的遵循。
  7. 监控与分析数据流，提供数据质量报告与改进建议。

二、职责与日常任务详细说明

  1. 设计与开发Hadoop后端数据处理模块

    1. 日常任务：根据需求文档，进行模块设计，使用Java或Scala编程实现数据处理逻辑，进行单元测试。
    2. 协调沟通：需与产品经理及前端开发团队协同工作，确认需求细节。
    3. 交付物：开发完成的代码、模块设计文档、单元测试报告。

  2. 优化Hadoop集群性能

    1. 日常任务：通过监控工具（如Ambari）分析集群运行状态，识别性能瓶颈，调整配置参数，进行性能测试。
    2. 协调沟通：与运维团队沟通，了解集群资源使用情况，协调资源分配。
    3. 交付物：性能优化报告、优化后的配置文件、测试结果。

  3. 编写与维护技术文档

    1. 日常任务：记录开发过程、系统架构、接口说明，定期更新文档，确保信息准确。
    2. 协调沟通：与技术支持团队合作，收集反馈以完善文档。
    3. 交付物：技术文档（如设计文档、用户手册）。

  4. 与数据科学团队协作

    1. 日常任务：参与需求讨论会，理解数据处理需求，提供技术建议，完成数据接口的开发。
    2. 协调沟通：与数据科学家沟通，确保技术实现符合数据分析需求。
    3. 交付物：数据接口文档、需求实现的代码。

  5. 进行系统故障排除与技术支持

    1. 日常任务：监控系统运行状态，及时响应故障报警，分析日志，定位问题并制定解决方案。
    2. 协调沟通：与IT支持部门合作，协调解决方案的实施。
    3. 交付物：故障处理报告、解决方案文档。

  6. 定期参与代码评审

    1. 日常任务：检查同事提交的代码，给予反馈，确保代码符合开发规范与最佳实践。
    2. 协调沟通：与开发团队讨论评审意见，分享技术知识。
    3. 交付物：评审记录、改进建议文档。

  7. 监控与分析数据流

    1. 日常任务：使用数据监控工具，分析数据流的质量，识别异常数据并提出改进方案。
    2. 协调沟通：与数据质量团队合作，确保数据问题及时解决。
    3. 交付物：数据质量报告、改进建议文档。

三、典型工作场景或真实案例举例说明

案例一：模块开发与性能优化

  1. 情境背景：公司需要开发一个新的数据处理模块以支持业务增长。
  2. 工作任务：后端开发工程师负责设计与实现模块，评审代码后进行性能测试，发现处理时间过长。
  3. 沟通过程：工程师与产品经理确认需求细节，向运维团队请求集群性能数据，进行多次配置调整与压力测试。
  4. 交付成果：最终交付一个高效的数据处理模块，并提交了性能优化报告与相关文档。

案例二：故障处理与技术支持

  1. 情境背景：Hadoop集群在高峰期出现了性能下降。
  2. 工作任务：后端开发工程师接到故障报告，迅速进行日志分析，发现数据倾斜问题。
  3. 沟通过程：与数据科学团队沟通，调整数据处理逻辑，确保数据均匀分配，并与运维团队协作，重启集群。
  4. 交付成果：问题解决后，提交了一份详细的故障处理报告与后续改进建议。

四、职责衡量方式与绩效考核标准说明

  1. 设计与开发Hadoop后端数据处理模块

    1. 考核维度：模块的开发效率、功能完整性。
    2. 指标：按时完成开发任务的比例、模块功能测试通过率。

  2. 优化Hadoop集群性能

    1. 考核维度：集群性能改善程度。
    2. 指标：数据处理时间减少的百分比、资源利用率提升情况。

  3. 编写与维护技术文档

    1. 考核维度：文档的准确性与及时性。
    2. 指标：文档更新频率、用户反馈满意度。

  4. 与数据科学团队协作

    1. 考核维度：需求满足率与技术支持质量。
    2. 指标：需求实现的及时性、协作反馈评分。

  5. 进行系统故障排除与技术支持

    1. 考核维度：故障响应与解决效率。
    2. 指标：故障处理时间、客户满意度评分。

  6. 定期参与代码评审

    1. 考核维度：代码质量与改进建议的有效性。
    2. 指标：评审意见采纳率、代码缺陷数量。

  7. 监控与分析数据流

    1. 考核维度：数据质量提升情况。
    2. 指标：异常数据比例降低程度、改善建议实施情况。

五、关键行业或技术术语准确定义

  1. Hadoop：一种开源软件框架，用于分布式存储和处理大数据。
  2. MapReduce：Hadoop的核心计算模型，支持将数据处理任务分成小块并行处理。
  3. **HDFS (Hadoop Distributed File System)**：Hadoop的分布式文件系统，负责将数据分块存储在集群的多个节点上。
  4. 数据倾斜：在数据处理过程中，某些任务处理的数据量显著大于其他任务，导致性能下降。
  5. 集群性能：指Hadoop集群在处理数据时的效率与速度，通常以数据处理时间和资源利用率来衡量。