大数据开发测试工程师
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hadoop大数据开发
个人总结
5年大数据开发经验，专注Hadoop生态离线数仓与实时计算，主导过PB级数据平台建设。熟练掌握Hive、Spark、Flink、Kafka及HBase，具备从数据采集、建模到调度运维的全链路能力。曾将核心报表产出时效提升60%，支撑日均百亿级数据处理。
工作经历
杭州云数智联科技有限公司
杭州
大数据平台互联网
大数据开发工程师
2022年7月 - 至今
HiveSpark
- 负责离线数仓分层建设，重构Hive表分区与存储格式，核心任务运行时长缩短35%。
- 主导Spark作业参数与倾斜优化，日均计算资源消耗降低约20%，年节省成本超30万元。
- 搭建数据质量监控与告警体系，覆盖200+核心表，数据异常发现时效由天级提升至小时级。
浙江数聚信息技术有限公司
杭州
数据服务企业软件
大数据开发工程师
2020年7月 - 2022年6月
HadoopMapReduce
- 参与PB级日志采集与清洗链路开发，基于Flume+Kafka实现日均50亿条数据稳定接入。
- 使用MapReduce与Hive完成用户行为宽表加工，支撑运营报表与标签体系上线。
- 编写调度脚本与运维文档，将任务失败率从8%降至2%以内。
项目经验
实时数仓与实时指标平台建设
2023年3月 - 2024年12月
核心开发工程师
- 基于Flink+Kafka构建实时数仓，实现订单与流量指标秒级更新，支撑大促实时看板。
- 设计分层主题模型与维表关联方案，端到端延迟控制在3秒内，大促期间零故障。
企业级离线数仓建设
2021年1月 - 2022年5月
大数据开发工程师
- 负责Hive数仓分层建模与ETL开发，完成30+主题域宽表建设，支撑BI报表200余张。
- 优化小文件与分区策略，查询平均响应时间由15秒降至6秒。
主要成就
数仓存储成本优化
通过存储格式与分区治理，使核心数仓存储成本下降约25%。
开发规范落地
牵头制定团队Hive开发规范，代码返工率下降40%。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年9月
证明大数据平台规划、开发与运维能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2022年5月
证明数据库设计与SQL开发能力。
教育背景
浙江工业大学
本科双一流
计算机科学与技术 本科
杭州2016年9月 - 2020年6月
主修数据仓库、数据库系统、分布式计算，毕业设计为基于Hadoop的日志分析平台。
技能
Hadoop/HDFS/MapReduce
Hive数据仓库建模
Spark离线计算
Flink实时计算
Kafka消息队列
HBase/Redis
SQL与性能调优
Java/Scala开发
调度与运维（Azkaban/DolphinScheduler）
荣誉奖项
公司年度优秀技术员工
校级优秀毕业生
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