hadoop大数据开发工程师
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hadoop大数据工程师
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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，熟练使用Hive、Spark、Flink、HBase、Kafka完成PB级数据采集、清洗与建模。主导过电商用户行为数仓重构，任务平均耗时下降40%，日均处理数据量提升至8TB。具备集群调优与故障排查能力，能独立支撑从需求到上线的全流程交付。
工作经历
北京云图数据科技有限公司
北京
大数据服务高新技术企业
大数据开发工程师
2022年7月 - 至今
离线数仓实时计算
- 负责电商用户行为数仓建设，使用Hive与Spark完成分层建模，日均处理数据量由3TB提升至8TB。
- 优化MapReduce与Spark任务参数及小文件治理，核心报表产出时间缩短40%，集群资源成本下降约18%。
- 搭建Kafka+Flink实时链路，支撑活动期间实时大屏指标，峰值吞吐达每秒12万条。
北京数聚信息技术有限公司
北京
互联网数据平台
Hadoop开发工程师
2020年7月 - 2022年6月
ETL开发集群运维
- 参与日志采集与ETL开发，基于Flume与Sqoop完成多源数据接入，数据完整率提升至99.5%。
- 负责HBase宽表设计与查询优化，支撑用户画像标签查询，平均响应时间由800ms降至200ms。
项目经验
电商用户行为数仓重构
2023年4月 - 2024年3月
大数据开发负责人
- 主导数仓分层重构，设计ODS到ADS共5层模型，覆盖订单、流量、用户三大主题域。
- 通过分区裁剪与数据倾斜治理，核心任务平均耗时下降40%，月度调度失败率降至1%以内。
实时风控指标平台
2024年9月 - 2025年6月
核心开发工程师
- 基于Flink搭建实时风控指标链路，接入Kafka多主题数据，实现秒级异常交易识别。
- 设计状态后端与Checkpoint策略，保障任务稳定运行，上线后误报率下降25%。
主要成就
集群成本优化
通过小文件合并与资源队列治理，年度集群资源成本节省约18%。
数据链路稳定性提升
建立任务监控与告警规范，调度失败率由5%降至1%以内。
团队赋能
输出数仓建模与调优文档12篇，带教2名新人独立承接需求。
证书与认证
大数据工程师（高级） - 工业和信息化部教育与考试中心
2023年11月
证明大数据平台规划、开发与运维能力。
阿里云大数据专业认证（ACP） - 阿里云
2022年5月
证明云上大数据组件使用与数据开发能力。
教育背景
北京邮电大学
211双一流
计算机科学与技术 本科
北京2016年9月 - 2020年6月
主修数据结构、数据库系统、分布式系统；毕业设计为基于Hadoop的日志分析平台。
技能
Hadoop/HDFS/MapReduce
Hive/Spark SQL
Flink/Kafka
HBase/Redis
Java/Scala
Linux/Shell 调优
荣誉奖项
校级优秀毕业生
全国大学生大数据竞赛二等奖
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