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3天前在线
高级大数据开发
北京全职 · 800/日 · 17400/月信用一般
工作时间: 工作日20:00-23:00、周末09:00-22:00工作地点:
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个人介绍
一、专业技能
（1）开发语言：Java（多线程/分布式开发）、Scala（Spark/Flink编程）、Shell（脚本）
（2）大数据生态：Hadoop（HDFS/YARN）、Spark SQL/Streaming、Flink状态管理、Kafka消息队列、GeoMesa大数据平台
（3）数据治理：数据仓库分层设计（ODS/DWD/DWS/ADS/DM）、ETL工具和流程优化、Hive SQL调优
（4）工具与框架：DolphinScheduler/Azkaban/oozie（任务调度）、DataX/Kettle（数据同步）、Davinci/CBoard（可视化）
（5）OLAP分析：ClickHouse、GreenPlum
（6）信创生态：了解国产化生态，有丰富的国产化系统建设经验。
（7）以核心成员身份，参加过金税四期国家级的大数据项目、3个公司的大数据重点项目，多次实现大数据平台0-1的建设，在大数据领域有丰富的设计、开发经验。
二、自我评价
技术驱动：深耕大数据领域，擅长通过技术优化解决业务痛点，如提升数据处理效率、降低资源消耗；
结果导向：主导多个千万级数据项目落地，从需求分析到交付全流程把控，确保项目高质量完成；
持续学习：关注数据湖、实时数仓、DATA+AI等新技术方向，探索Doris/StarRocks等OLAP引擎的实践应用；
学习能力：大学期间1年考下英语四六级、计算机二级和四级，自主钻研和学习能力很强。
工作经历
2019-03-18 -2022-06-24前大象慧云高级大数据开发
一、平台搭建与优化 （1）大数据平台开发与维护 负责Hadoop、Flink、Spark等分布式计算平台的部署、监控及性能调优，解决集群告警与故障1。 优化HDFS存储策略、YARN资源分配，提升平台稳定性与扩展性（如Kafka扩容方案设计）。 （2）实时/离线计算系统建设 搭建实时数据处理链路：通过Flink/Kafka实现日志聚合、流式数据清洗及实时分析。 构建离线数仓：基于Hive、Spark SQL开发ETL任务，支持T+1报表生成与历史数据分析。 二、数据全流程治理 （1）数据采集与清洗 使用Flume/Sqoop/Kafka采集多源数据（日志、数据库BinLog等），并完成字段映射、空值处理等标准化操作。 开发数据质量规则，监控数据一致性、完整性，保障下游业务用数准确性。 （2）数仓架构设计与优化 分层建模：设计ODS原始层、DWD明细层、DWS聚合层，支持星型/雪花模型等主题域划分。 提升查询效率：优化Hive SQL执行计划、Impala/Presto参数配置，降低大数据量下的响应延迟。 三、业务支持与协同 （1）数据分析与可视化 对接BI需求：开发
教育经历
2008-09-01 - 2012-06-30河北北方学院信息管理与信息系统本科
语言
作品
1、方案面向数据开发人员，解决了海量数据分析统计，解决关系型数据库针对海量数据分析慢的问题 2、Kappa架构的大数据方案，实现流批一体；Lambda架构的大数据方案，离线和实时分离的数据仓库方案。 3、技术选型： （1）数据源 → Kafka → Flink实时计算 → Clickhouse → API/BI展示 （2）数据源 → Datax → Hive/Spark SQL → 关系型数据库 → API/BI展示
02025-04-27 13:14
下载次数：0
￥2500
