KELE.YOUNG
高级JAVA研发工程师、大数据开发工程师
萨纳斯 · 5年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
青岛 全区
时间：
可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
全面了解Hadoop、Hbase、Zookeeper、Spark、Storm、Hive、Pig等大数据技术原理；
熟练运用Linux系统进行开发环境的搭建和系统的运维
熟练运用Ambari工具快速搭建大数据集群，并实时监控、管理和维护；
熟练掌握MySQL、Oracle等数据库和Redis等key-value内存数据库使用技巧；
熟练掌握Java基础、Js、Jquary、Css、Html等技术
熟练掌握sprngboot 、Spring、Struts、Hibernate、SpringMVC、Mybatis、springcloud等Java开源框架；
熟练运用jQuery、javaScript、Bootstrap等前端开发框架；
熟练使用Svn、CVS、Maven、GitHub等工具开发和管理项目；
熟练使用Tomcat、Weblogic服务器；
熟练使用Kettle数据抽取工具。
熟练运用Linux系统进行开发环境的搭建和系统的运维
熟练运用Ambari工具快速搭建大数据集群，并实时监控、管理和维护；
熟练掌握MySQL、Oracle等数据库和Redis等key-value内存数据库使用技巧；
熟练掌握Java基础、Js、Jquary、Css、Html等技术
熟练掌握sprngboot 、Spring、Struts、Hibernate、SpringMVC、Mybatis、springcloud等Java开源框架；
熟练运用jQuery、javaScript、Bootstrap等前端开发框架；
熟练使用Svn、CVS、Maven、GitHub等工具开发和管理项目；
熟练使用Tomcat、Weblogic服务器；
熟练使用Kettle数据抽取工具。
项目经验
一、江西省可再生能源大数据
数据处理主要分为以下四种操作方式：
1、 设备数据采集：设备数据由集控中心统一上传数据到消息中间件kafka集群。
2、 数据清洗：storm作为kafka消息消费者，实时流式处理采集的设备数据，对数据进行清洗操作。
3、 数据存储：清洗后的数据，统一存储到hbase及elasticsearch数据仓库中，为数据分析做准备。
4、数据分析：通过spark基于内存的计算方式，统计各设备、各场站日、月、年发电量情况、运行时长、发电率、最大风速、光照辐照等指标项计算任务，并将计算结果存储到关系型数据库。
二、大数据民航（空中管制）系统
完成storm与kafka对实时雷达数据流处理的集群整合。应用storm流式处理技术，成功处理在高流量、高并发数据流业务系统的高可用性。
空管多种雷达数据，由Kafka集群作为数据源，经storm进行接收及数据处理后，最后存储到hbase对应数据表及elasticsearch数据表中。
三、专业住房保障系统
数据处理主要分为以下四种操作方式：
1、 设备数据采集：设备数据由集控中心统一上传数据到消息中间件kafka集群。
2、 数据清洗：storm作为kafka消息消费者，实时流式处理采集的设备数据，对数据进行清洗操作。
3、 数据存储：清洗后的数据，统一存储到hbase及elasticsearch数据仓库中，为数据分析做准备。
4、数据分析：通过spark基于内存的计算方式，统计各设备、各场站日、月、年发电量情况、运行时长、发电率、最大风速、光照辐照等指标项计算任务，并将计算结果存储到关系型数据库。
二、大数据民航（空中管制）系统
完成storm与kafka对实时雷达数据流处理的集群整合。应用storm流式处理技术，成功处理在高流量、高并发数据流业务系统的高可用性。
空管多种雷达数据，由Kafka集群作为数据源，经storm进行接收及数据处理后，最后存储到hbase对应数据表及elasticsearch数据表中。
三、专业住房保障系统
KELE.YOUNG
高级JAVA研发工程师、大数据开发工程师 · 5年经验 · 萨纳斯
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信用行为
0
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技术能力
全面了解Hadoop、Hbase、Zookeeper、Spark、Storm、Hive、Pig等大数据技术原理；
熟练运用Linux系统进行开发环境的搭建和系统的运维
熟练运用Ambari工具快速搭建大数据集群，并实时监控、管理和维护；
熟练掌握MySQL、Oracle等数据库和Redis等key-value内存数据库使用技巧；
熟练掌握Java基础、Js、Jquary、Css、Html等技术
熟练掌握sprngboot 、Spring、Struts、Hibernate、SpringMVC、Mybatis、springcloud等Java开源框架；
熟练运用jQuery、javaScript、Bootstrap等前端开发框架；
熟练使用Svn、CVS、Maven、GitHub等工具开发和管理项目；
熟练使用Tomcat、Weblogic服务器；
熟练使用Kettle数据抽取工具。
熟练运用Linux系统进行开发环境的搭建和系统的运维
熟练运用Ambari工具快速搭建大数据集群，并实时监控、管理和维护；
熟练掌握MySQL、Oracle等数据库和Redis等key-value内存数据库使用技巧；
熟练掌握Java基础、Js、Jquary、Css、Html等技术
熟练掌握sprngboot 、Spring、Struts、Hibernate、SpringMVC、Mybatis、springcloud等Java开源框架；
熟练运用jQuery、javaScript、Bootstrap等前端开发框架；
熟练使用Svn、CVS、Maven、GitHub等工具开发和管理项目；
熟练使用Tomcat、Weblogic服务器；
熟练使用Kettle数据抽取工具。
项目经验
一、江西省可再生能源大数据
数据处理主要分为以下四种操作方式：
1、 设备数据采集：设备数据由集控中心统一上传数据到消息中间件kafka集群。
2、 数据清洗：storm作为kafka消息消费者，实时流式处理采集的设备数据，对数据进行清洗操作。
3、 数据存储：清洗后的数据，统一存储到hbase及elasticsearch数据仓库中，为数据分析做准备。
4、数据分析：通过spark基于内存的计算方式，统计各设备、各场站日、月、年发电量情况、运行时长、发电率、最大风速、光照辐照等指标项计算任务，并将计算结果存储到关系型数据库。
二、大数据民航（空中管制）系统
完成storm与kafka对实时雷达数据流处理的集群整合。应用storm流式处理技术，成功处理在高流量、高并发数据流业务系统的高可用性。
空管多种雷达数据，由Kafka集群作为数据源，经storm进行接收及数据处理后，最后存储到hbase对应数据表及elasticsearch数据表中。
三、专业住房保障系统
数据处理主要分为以下四种操作方式：
1、 设备数据采集：设备数据由集控中心统一上传数据到消息中间件kafka集群。
2、 数据清洗：storm作为kafka消息消费者，实时流式处理采集的设备数据，对数据进行清洗操作。
3、 数据存储：清洗后的数据，统一存储到hbase及elasticsearch数据仓库中，为数据分析做准备。
4、数据分析：通过spark基于内存的计算方式，统计各设备、各场站日、月、年发电量情况、运行时长、发电率、最大风速、光照辐照等指标项计算任务，并将计算结果存储到关系型数据库。
二、大数据民航（空中管制）系统
完成storm与kafka对实时雷达数据流处理的集群整合。应用storm流式处理技术，成功处理在高流量、高并发数据流业务系统的高可用性。
空管多种雷达数据，由Kafka集群作为数据源，经storm进行接收及数据处理后，最后存储到hbase对应数据表及elasticsearch数据表中。
三、专业住房保障系统
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