如果我是一个有着10年大数据平台开发经验的开发者，面试时可能需要准备以下知识

1. 大数据生态系统：**

   • 熟悉大数据技术栈，如Hadoop、Spark、Flink等，了解它们的原理、用途和优劣势。

2. 分布式系统设计：

   • 深入了解分布式系统的设计原理，包括数据分片、一致性、分区容忍性等概念。

3. 数据存储和处理：

   • 精通大数据存储系统，如HDFS，以及数据处理框架，如Spark SQL、Hive等。

4. 实时数据处理：

   • 了解实时数据处理的方案，包括流式处理技术（如Apache Flink、Apache Kafka Streams）和实时查询引擎。

5. 数据建模和架构设计：

   • 能够设计和优化大规模数据存储和处理系统的架构，考虑性能、可伸缩性和容错性。

6. 分布式计算和优化：

   • 有优化大规模数据处理性能的经验，了解调优技术，如并行计算、数据分区、缓存策略等。

7. 数据安全和隐私：

   • 理解大数据平台的安全性和隐私保护措施，包括身份认证、授权、数据加密等。

8. 实际项目经验：

   • 准备分享过去参与的大数据项目，包括解决的挑战、采用的技术和取得的成果。

9. 编程技能：

   • 精通至少一门编程语言，如Java、Scala或Python，用于大数据平台的开发。

10. 云服务：

    • 了解云服务提供商的大数据解决方案，如AWS EMR、Azure HDInsight等。

11. 面试准备：

    • 熟悉面试中可能涉及到的问题，包括系统设计、算法、数据结构等。

这些准备可以确保你在面试中能够全面展示你的大数据平台开发经验和技能。