1.hive sql >> 五星
在大多数的工作中，主要用的语言就是sql,说难不难，只要做的多了，基本就可以融会贯通，当然也要了解 hive ,清楚常运用到的优化方法。
推荐书籍：《hive权威指南》
技能点：
-1.常用的sql 查询语句，select where sum group order常用sql语句,row_number()over等窗口函数使用，map,struct等类型使用。
-2.hive优化，map join ,常用参数设置，数据倾斜处理，执行计划解析等
-3.表设置，内部表、外部表、临时表使用，表存储与文件压缩方式，列式存储的好处，parquet 与orc的使用
-4.了解hive metastore元数据，分区信息表，表信息表等
2.数仓理论知识 >>五星
理论是实践的根本，懂得前人的方法才能使得实践起来的心用手。
推荐书籍：《数据仓库工具箱-维度建模权威指南》，《大数据之路-阿里巴巴大数据实践》
技能点：
-1.星型模型与雪花模型
-2.数据分层，维度与事实
-3.inmon与Kimball模型
-4.数仓规范
-5.拉链表（缓慢变化维）
3. Hadoop (hdfs ,map reduce，yarn) >>五星
为了了解你的sql到底是怎么执行，怎么存储的，一个sql语句变成了怎样的mr任务，怎么调整你的sql语句才会更快，这块的知识也比较重要的。
推荐书籍：《hadoop权威指南》，《hadoop技术内幕》，《大数据日知录》
技能点：
-1.熟悉mr执行过程，split,map,partition,shuffle,reduce..特别的是shuffle过程是面试中常常问到的，最好可以写个简易mr程序进行调试一下。
-2.了解hdfs 架构，namenode,datanode结构，熟练使用hdfs操作命令
-3.了解yarn 工作原理，ha的实现的等
4.spark、storm、flink >>四星
对于现在用spark sql比较多，所以spark 的工作原理也是有必要了解的，同时在实时数据上面，spark streaming 、storm、flink是互联网公司都在用的，目前都在向flink迁移，flink是支持sql，支持窗口的，所以前景很光明，作为一个离线数仓工作者就不赘述了。
5.数据抽取 >>四星
-1.了解日志采集、埋点
-2.抽取数据工具，sqoop,datax等
6.平台技术 >>3星
-1.调度平台，数据工作者必用的平台，开源的有azkaban、DolphinScheduler(中国人开发的)等。
-2.可视化平台，superset、redash等开源的报表展示平台。
-3.元数据平台，数据表查询，血缘关系，口径查询，资源使用，数据热度，答疑社区等，一般都自研。
-4.数据质量，监控数据保证数据准确性，预测数据监控，开源有grfflin等。
-5.智能化数据分析平台，通过勾勾选选，跑出产品运营想要的数据。
