开发环境： idea+git+gitlab+docker+maven+mysql+mongodb+android+ios+AliOS车机系统
项目描述：该系统主要在于提升人对车的体验，使车更智能，整个系统围绕多媒体影音，地图导航，语音控制，电台及游戏等娱乐功能于一体，大数据赋能，抓取用户数据分析，提升用户体验，旨在把车打造为一款智能的座舱系统
技术描述：整套系统分为多个端，车机端主要在于车辆终端屏幕呈现用户，后端服务保障系统稳定及能力，
采用分布式Dubbo+Nacos+SpringBoot+Mybatis+Redis+Mysql微服务架构，Jenkins+Docker容器化自动部署，使用OSS作为文件存储，RabbitMq作为消息队列做相关任务的异步处理，以及集成多个第三方库，如影音支持酷狗，爱听，喜马拉雅，和风天气等，
集成极光推送及时推送消息至APP端，用户埋点日志存储至指定目录，由Flume采集至SparkStreaming做分析
功能模块：用户服务，用户认证服务，人脸识别，信息采集，短信网关，音乐服务，地图服务，信息采集，应用推送，游戏服务，以及地库找车，大数据分析推荐等
责任描述：1. 负责部分服务的框架搭建及基础环境搭建
2.负责短信服务的集成代码编写及测试
3.负责地库找车服务的代码编写，地库找车主要流程为车极端搭载AliOS系统实时上传GPS 数据、航向角、俯仰角等数据，后端主要负责接收这些数据存入RedisCluster集群缓存中，经过逻辑处理后，调用C++端动态库算法计算车辆停车的具体位置，精度在3m左右，整个
服务车辆数量大概为300W，最后得出结果车主至app端可查看地库停车位置
4.负责老业务逻辑的重构，梳理新的逻辑并参与代码编写
5.参与开发环境及测试环境的部署环境搭建及维护，确保环境稳定运行
参与车机，app,前端网页用户埋点日志采集及分析，整个流程大概为用户行为日志，以及埋点日志由Flume采集，用户历史数据存储至HDFS，建立Hive外部分区表做离线分析，用SparkStreaming做实时分析，处理完成后存储至mysql中，生产报表，供前端展现