大数据工程师完整简历范文

简历本 03月07日 简历范文      完整简历范文

基本信息

姓名:简小历

年龄:23岁

电话:159****4849

邮箱:368804****@qq.com

经验:1年

意向:大数据工程师

教育背景

时间:2011-09 - 2015-07

学校:简历本大学 | 专业:计算机科学与技术 | 学历:本科

工作经历

工作时间:2010-03 - 2014-05

公司名称:简历本信息技术有限公司 | 所在部门:软件与服务事业集团/数据解决方案事业部 | 所在岗位:高级软件测试工程师

工作描述:
1)进行测试需求分析,制定测试计划,合理分配测试资源;
2)设计开发测试用例,开发相关自动化测试框架及工具
3)负责产品集成测试(功能,性能,稳定性),报告并追踪产品问题,提供系统测试及验收报告
4)与开发团队紧密合作,分析系统性能瓶颈,提供优化意见
5)优化软件质量保证流程,提高效率及实用性

工作时间:2015-11 - 2017-09

公司名称:简历本人才咨询有限公司 | 所在部门: | 所在岗位:大数据工程师

工作描述:
根据需求,负责相关大数据应用模块设计;
参与大数据产品的数据分析、数据模型、功能设计及产品研发工作;
研究各种数据清洗,修复方法;
研究大数据有关的数据分析方法;
负责有关大数据分析产品的设计和开发。

项目经历

项目时间:2016-09 - 2017-09

项目名称:交互式实时数据分析平台

项目描述:
项目介绍
项目名称 : 交互式数据分析系统(准实时数据分析平台)
技术架构 : Hadoop+Flume+Kafka+Sqoop+Spark+Zookeeper+JDBC+Hive+Mysql+Highcharts+FreeMarker
开发环境 : Linux+Window+IDEA+Maven+Tomcat +JDK+SVN(版本管理工具)
项目描述 : 该系统是一个交互式用户行为分析系统。系统的主要用户为公司内部的PM和运营人员,用户根据自己的需求去
分析某一 类客户的流量数据。根据分析结果,PM可以优化产品设计,运营人员可以为自己的运营工作提供数据
支持。用户在系统界面中选择某个分析功能对应的菜单,并进入对应的任务创建界面,然后选择筛选条件和任务
参数,并提交任务。在接收到用户提交的任务之后,根据任务类型选择其对应的Spark作业,启动一条子线
程来执行Spark-submit命令以提交Spark作业。Spark作业运行在Yarn集群上,并针对Hdfs中的海量
数据使用SparkSQL进行计算,最终将计算结果写入Hdfs中。另外还集成Flume,Kafka和Spark,
利用SparkStreaming,进行实时分析。用户通过系统界面查看任务分析结果,将结果返回给界面进行展现。
项目职责 :负责项目的集群搭建部署,需求分析, 参与库表的设计及代码的编写和测试优化工作
开发步骤 : 数据收集阶段:Flume采集供应商接口上的数据,实现flume自定义拦截器,满足业务需求。
Kafka拉取flume上的数据传给sparkStreaming进行数据处理(实时ETL的程序),ETL处理的数据保存到Hdfs中。
数据处理阶段:SparkCore处理Hdfs上的数据,通过RDD进行离线处理和Dstream准实时处理之后保存到Hdfs中。
数据展示阶段:通过JDBC连接Hdfs处理好的数据,进行图表展示。
功能模块 : 用户访问会话(session)分析模块,页面跳出率统计分析模块,
各区域热门商品统计分析模块,广告点击流量实时统计分析模块
我的职责

项目时间:2014-11 - 2017-09

项目名称:Intel新一代数据中心平台的性能评测及调优

项目描述:
项目介绍
Intel内部合作项目 -- 对数据中心平台新一代产品发布提供性能评测及调优
我的职责
负责基于大数据测试基准(TPCx-BB,TPC-DS等),对新一代数据中心平台进行基本性能评估。
负责对新一代数据中心平台进行性能调优(涉及Hadoop, Java, OS, BIOS等几个层面),充分挖掘系统软硬件资源的能力。
撰写内部技术报告,提交给数据中心部门进行审核。

个人评价

熟悉hadoop生态圈一些开源组件flume、sqoop、zookeeper等,熟悉Java,Linux,熟悉关
系型数据库mysql、oracle,熟悉数据仓库hive,会写SQL语句,熟悉yarn工作原理及
mapreduce原理,了解hbase,spark,spark_rdd
性格开朗,为人细心,做事一丝不苟,能吃苦耐劳,工作脚踏实地,有较强的责任心,
具有团队合作精神,又具有较强的独立工作能力,思维活跃。

个人技能

能够安装、部署、Hadoop2.x集群,熟悉Hadoop生态系统的相关产品,熟悉HDFS分布式文件系统,Sqoop数据库ETL工具,Flume日志收集,MapReduce分布式计算框架,熟练掌握Sql/Hql的编写,Zookeeper分布式协作,Yarn资源管理器,Hive数据仓库,HBase实时协作数据库,熟悉Spark内存计算,熟悉MySQL/ORACLE数据库安装、管理、调优、备份、容灾、安全等技能一般,熟悉MapReduce编程。熟悉Linux操作系统,熟悉shell,熟练运用SecureCRT, Xshell,MyEclipse,FileZilla Client等应用软件。

有用
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