ID:169841

7天

大数据研发工程师

  • 公司信息:
  • 区融未来
  • 工作经验:
  • 2年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 所在区域:
  • 成都
  • 高新

技术能力

1. 能搭建原生 Hadoop 生态圈相关组件集群(HDFS、MR、Hbase、Hive、Spark、Zookeeper、Flume、
Kafka、Sqoop)和 CDH 集群。
2.能建设数据管道做离线、实时数据分析相关工作。
2. 熟练使用 Hive 进行相关数据管理,分析。
3. 熟练使用 Java、Python、Scala 进行 MR、Spark(streaming)、Flume、Kafka、Hive、Hbase、Storm等相关大数据开发。
4. 熟悉 Hadoop、HBase、Hive、Spark、Zookeeper、Flume、Kafka、ElasticSearch 架构和运行机制。
5. 熟练使用 Springboot、MyBatis等主流框架进行 j2ee 开发。
6. 熟练使用 SVN、GIT、Maven
7. 熟练使用 Mysql、有一定优化能力。
8. 熟悉 MongoDB
9. 熟悉 linux 常用命令和 shell 编程。

项目经验

开发时间: 2018.10-2018.03
开发环境: SpringBoot+SpringCloud+Mybatis+MySQL+RocketMq+MongoDB+Redis+ElasticSearch+Logstash+
Hadooop+Hive+Sqoop
项目名称:币和交易所+承兑(法币交易)平台
项目描述:
交易所:币和作为全球数字资产交易平台,面向全球提供比特币、以太坊、莱特币等多种优质稳定的数字资产交易
服务。该平台由认证中心、用户中心、委托、撮合、订单、资产、钱包、活动、核对中心、网关、服务注册中、市场中
心等微服务模块组成。(eureka+gateway+微服务,消息中间件使用阿里的 RocketMq,缓存 redis,实时日志采集
filebeat+分析 ELK+业务数据存储 Mysql+K 线数据持久化 MongoDB+离线数据分析(BI)Hive)。
承兑平台:币和法币交易平台是 OTC 交易平台(OTC:场外交易市场),是用 CNY 与 BTC、ETH、USDT 进行
交易。交易对象是在币和网缴纳一定保证金的认证商家。法币交易平台独立于币和交易所(公用用户中心,提供虚拟币
划转服务)该平台由广告、订单、资产、用户等模块构成,为普通用户、认证商家提供自由交易市场,进行法币和虚拟
币交易。
交易主站和承兑平台共用配套后台管理系统(renren-fast),提供用户管理、币种管理、审核管理、资产核查、活动
管理等服务,为平台生产运营提供保障。
责任描述:
根据产品需求负责相应后端开发;活动、钱包、日志分析独立开发完善,在任务完成的基础上,参与资产、订单、核
对设计开发,后期接手资产模块的设计和开发;参与项目设计,实现、优化;完成 ELFK、RocketMq 环境构建,从零构
建日志分析、分布式存储分析(HDFS+Hive+Sqoop)板块;协助定位和解决开发和生产环境问题。

开发时间: 2018.05-2018.09
开发环境: Kafka+ELK(ElasticSearch+Logstash+Kibana)+SpringBoot+Mabaits+DataV
项目名称:广运融合平台
项目描述:
该项目为广元市广运集团下面的站务票务系统/一卡通系统/GPS 系统/等系统数据做整合,计算相应的实时/离线指
标(如:区域子公司销售排名、近七日班线运量分析、实时乘车人数、实时销售额、旅客空间流向趋势、实时实载率
等),以及里有机器学习进行预测和评估,包括车辆预计到达时间、车辆状态(阻塞、故障)、预测销售额、客流走向
等。
责任描述:
对接对方转发数据入库 ES,修改索引 mapping,分析对方现有关系型数据模型,评估业务流程可行性;消费
kafka 对应的 topic 做现有数据分析。编写 Datav 相应接口。



开发时间: 2017.10-2018.02
软件架构: Flume + Kafka + Hbase + HDFS + Hive + Spark
开发环境: IDEA+Maven+Jdk+Scala
项目名称:旅游大数据分析平台
项目描述:
该平台为用户提供景区景点人流量实时监控、景区内浏览线路、游客特性等大屏和 PC 展示。提供一个平台,在
地图上查看所属景区的地图和实时人流热力图;提供景区关心的分析内容,如景点人流量分析、用户属性分析;在人
流量高峰期提供游客疏导,自动发出预警信息给游客和工作人员,避免由于人流量过大影响游客体验,甚至引发踩踏
事件。
责任描述:
游客来源地分析、游客属性分析、游客行为分析

信用行为

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