- 部署、配置和管理Kubernetes集群，确保其高可用性和安全性。
- 使用Docker容器化大数据处理应用，如Hadoop、Spark、Hive等。
- 管理和优化大数据平台的性能，包括存储、计算资源和数据流。
- 监控系统性能，分析瓶颈，并执行必要的调优措施。
- 维护CI/CD流程，确保数据处理应用的快速迭代和稳定部署。
- 编写和维护自动化脚本以提高系统部署和运维的效率。
- 与数据工程师和开发团队合作，提供运维支持，确保数据处理流程的顺畅。
- 跟踪最新的容器化和大数据技术发展，评估和推荐新技术以改进现有架构。