Hai

Java开发
51信用卡 · 4年经验
Hai
日薪: ¥800/8h
地点: 山东 全区
时间: 可工作日远程可工作日驻场(自由职业原因)
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AI 技能提取 | Spring Boot MyBatis Kafka Elasticsearch Java MySQL Redis MongoDB Vue Hadoop Flink HBase Hive Docker Linux
熟悉Java Web开发相关技术SpringBoot MyBatis MySQL Vue等
熟悉Hadoop Hive Flink HBase大数据相关程序开发
熟悉Redis MongoDB ElasticSearch和Kafka
熟悉Docker和Linux服务器的使用

日志监控告警平台
门禁管理系统
WMS
运营投放系统
功能: 人群圈选 决策计算 和 资源位 短信 Push券 微信消息等投放
实现: 整个平台分为后台配置 离线计算 和近实时计算
1. 涉及到用户标签 变量库 ABTest 人群圈选 任务监控 等。
2. 离线计算是基于Hadoop的MapReduce任务,首先人群圈选,人群来
源有CSV HDFS ES,根据标签计算出符合条件的人群统一存入
HDFS,然后根据每个任务配置的人群、优先级 ABTest 和 去重条
件计算出用户id和活动id的映射关系,然后根据算法组给出的发送策
略投放资源位、短信、Push、券 微信消息等
3. 实时投放是基于Binlog、服务器端埋点、HBase和Kafka等,上游将
Binlog等日志收集清洗之后,通过标签元数据和对应的提取逻辑提
取出用户标签,写入HBase和Kafka,实时投放服务接收到Kafka消息
之后根据用户最新标签计算是否符合某个人群条件(主要是与或非
相对时间绝对时间IN等,这里用到规则引擎计算表达式结果),然后
找出配置该人群的活动,再根据去重条件和用户投放历史决定是否
投放。
4. 利用RabbitMQ的TTL和DLX实现延时投放。
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熟悉Java Web开发相关技术SpringBoot MyBatis MySQL Vue等
熟悉Hadoop Hive Flink HBase大数据相关程序开发
熟悉Redis MongoDB ElasticSearch和Kafka
熟悉Docker和Linux服务器的使用

项目经验

日志监控告警平台
门禁管理系统
WMS
运营投放系统
功能: 人群圈选 决策计算 和 资源位 短信 Push券 微信消息等投放
实现: 整个平台分为后台配置 离线计算 和近实时计算
1. 涉及到用户标签 变量库 ABTest 人群圈选 任务监控 等。
2. 离线计算是基于Hadoop的MapReduce任务,首先人群圈选,人群来
源有CSV HDFS ES,根据标签计算出符合条件的人群统一存入
HDFS,然后根据每个任务配置的人群、优先级 ABTest 和 去重条
件计算出用户id和活动id的映射关系,然后根据算法组给出的发送策
略投放资源位、短信、Push、券 微信消息等
3. 实时投放是基于Binlog、服务器端埋点、HBase和Kafka等,上游将
Binlog等日志收集清洗之后,通过标签元数据和对应的提取逻辑提
取出用户标签,写入HBase和Kafka,实时投放服务接收到Kafka消息
之后根据用户最新标签计算是否符合某个人群条件(主要是与或非
相对时间绝对时间IN等,这里用到规则引擎计算表达式结果),然后
找出配置该人群的活动,再根据去重条件和用户投放历史决定是否
投放。
4. 利用RabbitMQ的TTL和DLX实现延时投放。
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