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基本信息
姓 名： 籍 贯：
性 别： 男 民 族：
毕业院校 ： 学 历：
联系电话 ： 邮 箱：
英语本事： 工作履历： 三年
求职意向
期望职位 ：大数据开发工程师 期望薪资 ： 面议
工 作 性 质：全职
专业技能
1.掌握Hadoop原理，理解HDFS、YARN的底层工作原理,掌握MapReduce工作原理,认识Shuffle机制，并能进行mr调优。
2.熟练使用SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming，能进行Spark调优 。
3.掌握Hbase的运行机制, split及compact机制,Rowkey设计原理。
4.掌握Hive数据堆栈，能够编写SQL语句进行业务指标的分析。
5.认识Redis五种数据机构,相识Redis长期化机制(RDB和AOF)。
6.认识大数据生态圈Kafka，Sqoop，Flume，Zookeeper，Oozie, Elasticsearch， Azkaba，Echarts常用组件的部署及使用；
7.认识Linux情况，相识Linux下大数据的情况搭建，认识shell脚本;
8.掌握Zookeeper的推举机制及其分布式版本控制,通知机制。
9.认识Java，Scala面向函数式编程，能够用Java，Scala进行Spark框架业务开发。
10.对Flink，FlinkCEP，FlinkSQL有一定相识。
11. 相识数据挖掘中K-means、线性回归、质朴贝叶斯、决议树等部分算法，良好的数学基础和逻辑概念。
12.具有良好的代码编写习惯和文档操作本事；
项目一
项目名称： 友金所APP个性化理财服务推荐2018.09—2019.07
体系架构：HDFS+Sparkstreaming+SparkSql+Redis+Flume+Kafka+Mysql+Zookeeper
项目形貌：随着金融行业的井喷式发展，获取信息的方式越来越多，人们从主动获取信息逐渐变成了被动接受信息，信息量也在以多少倍数式爆发增长。为了进步产品服务质量，满足客户的个性化需求，给客户针对性推荐有价值的产品信息，现需将每位客户的需求更加细化、精准化，通过网络用户的信息与欣赏活动习惯，为每个用户打上标签构建专属用户画像，针对性匹配金融产品，帮助客户发现真正有帮助，有价值的信息，节省客户的欣赏时间，快速相识类似产品和资讯的速率，紧缩成交周期。
重要职责：
1.通过定制好的web端添加标签信息到MySQL中。
2.从HBase中获取到用户数据信息，与MySQL中标签数据进行匹配,分析业务需要的指标，从上网活动、关注的产品类型、用户投资借贷等差别维度进行维度聚合，统计信息的各项指标；
3.用SparkSql进行分析数据，分析用户日志添加标签构建用户画像；
4.根据MySQL中的标签库给差别用户添加标签VIP等级、消费等级、风险等级、收益幅度、投保时长等；
5.通过构建匹配、统计、挖掘模子，把用户的学历、职业、商圈、消费本事、商品偏好、房产、车产等用户属性与标签进行归并，终极产生的用户标签数据，生存到Hbase中;
项目二
项目名称：学堂在线APP实时课程资源推送 2017.09—2018.07
体系架构：Flume+ Hadoop+ Hive+ Kafka+SparkStreaming +HBase+Azkaba
项目形貌：
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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