个人使用大数据开发工程师-计算机专业简历.doc

### 大数据开发工程师核心技能解析 #### 一、编程语言及编程思想 - **Java与Scala编程**：Java作为主流的开发语言之一，在大数据领域尤其是Apache Hadoop生态系统中占据重要地位。Scala则因其强大的函数式编程特性，在Spark等高性能计算框架中广泛使用。 - **面向对象与函数式编程思想**：面向对象编程（OOP）强调封装、继承和多态，而函数式编程（FP）更侧重于不可变性和纯函数。这两种编程范式在实际开发中常常结合使用，以提升代码质量和维护性。 #### 二、Hadoop生态系统 - **Hadoop基础**： - **HDFS**（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于存储大规模数据集。理解HDFS的工作机制包括如何管理数据块、复制策略以及元数据管理等。 - **MapReduce**：分布式数据处理模型，适用于大规模数据集的并行处理。理解MapReduce的工作原理、执行过程及其优化策略。 - **YARN**（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理系统，为Hadoop集群提供统一的资源管理和调度功能。 - **Hive**：基于Hadoop的数据仓库工具，通过HQL（类似SQL）支持数据查询和管理。掌握Hive的数仓建设、HQL的使用以及性能调优技巧。 - **Zookeeper**：分布式应用程序协调服务，用于提供高可用的服务管理、数据同步等功能。理解Paxos选举机制有助于深入掌握Zookeeper的应用场景。 - **Flume**：高效、可靠地收集、聚合和移动大量日志数据的工具。自定义Flume拦截器可针对特定需求进行扩展。 - **Kafka**：高吞吐量的消息发布/订阅系统，广泛应用于日志收集、流处理等领域。掌握Kafka高级API的编写对于实现复杂的数据流处理非常重要。 - **Spark**： - **Spark Core**：Spark的核心组件，提供了分布式任务调度、内存管理、故障恢复等功能。 - **Spark SQL**：支持SQL查询的大数据处理模块。 - **Spark Streaming**：实现实时数据流处理的组件。 - **Shuffle机制**：理解Spark中的Shuffle过程对于优化数据处理性能至关重要。 - **Sqoop**：用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输数据的工具。 - **ElasticSearch**：高性能搜索和分析引擎，常用于日志分析、全文检索等场景。 - **HBase**：构建在Hadoop之上的分布式列式存储系统，适用于随机读写的大数据应用场景。 - **Azkaban**：工作流调度工具，用于管理多个相互依赖的任务。 #### 三、数据库与数据管理 - **MySQL**：关系型数据库管理系统，掌握基本的SQL语句对于数据的增删改查至关重要。 - **Maven与Git**：分别作为项目构建工具和版本控制系统，在团队协作开发中发挥重要作用。 #### 四、项目实战经验 - **快看影视大全推荐系统**： - 应用Flume解决HDFS中小文件问题。 - 利用SparkSQL分析离线统计推荐指标。 - 使用ALS算法构建user-products矩阵。 - 结合Azkaban实现离线服务调度。 - 基于SparkStreaming + Kafka + Redis计算推荐优先级。 - **快看影视数仓业务分析系统**： - 设计Flume双层结构，实现日志分流。 - 参与Hive数据仓库搭建，设计日志表分层。 - 使用Parquet列式存储优化DWD数据明细层。 通过以上分析可以看出，这位大数据开发工程师具备了扎实的技术基础和丰富的实践经验，特别是在Hadoop生态系统、Spark、数据库管理和项目实施方面有着深厚的技术积累和实战经验。这对于胜任大数据开发工程师岗位来说是非常宝贵的。