kevin2010
高级数据架构师
di_di · 4年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
杭州 余杭
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1.了解Linux操作系统，掌握大数据集群相关Linux指令。能够编写数仓相关的Shell脚本。
2.精通Hadoop。熟悉HDFS的文件管理系统的结构和存储机制，熟悉Yarn的资源
调度的过程以及任务分配流程，以及看过一部分相关的MapReduce的源码。
3. 熟悉Flume日志采集功能，了解Sink、Channel、Source的架构，可以根据需求，选择合理的sink、source类型，并且编写相应的配置文件。
4. 精通Kafka框架。掌握Kakfa的基本架构。并且可以搭建维护Kafka集群。熟悉Kafka
的底层存储文件机制，能够运用Kafka和Flink实现精准一次性消费。
5. 熟悉ZooKeeper工作机制，了解ZooKeeper同步数据原理，能够运用ZooKeeper解决集群单点故障。
6. 熟悉 MySQL 数据库，了解一些SQL的优化。以及一些SQL语句的执行顺序。
7. 熟悉 Sqoop的原理。能完成将数据从Mysql、HDFS、Hive 三者之间互相传输的操作。
8. 精通Hive 工具，了解Hive基本的运行原理。可以通过编写hive的HQL语句实现业务
需求。
9.熟练掌握Spark框架，熟悉Spark底层运行原理，能够灵活应用Spark+Redis、Spark+MySQL、Spark+ES完成实时需求。
10.熟悉Redis数据库，基本掌握五大数据类型。能够运用过期函数和同步锁。
11.熟悉Kettle，可以通过Kettle对文件离线或者实时做ETL操作。
12.熟练掌握Flink框架，理解水位线、检查点等概念。可以通过SQLAPI以及底层API实现
基本需求指标。
13.了解ElasticSearch数据库。可以通过创建模板向ElasticSearch里面传输数据，通过
倒排索引进行模糊查询查询数据。
14.熟练掌握HBase数据库。针对HBase相关测试、部署、调优有着一定的经验。负责HBase底层开发工作。
2.精通Hadoop。熟悉HDFS的文件管理系统的结构和存储机制，熟悉Yarn的资源
调度的过程以及任务分配流程，以及看过一部分相关的MapReduce的源码。
3. 熟悉Flume日志采集功能，了解Sink、Channel、Source的架构，可以根据需求，选择合理的sink、source类型，并且编写相应的配置文件。
4. 精通Kafka框架。掌握Kakfa的基本架构。并且可以搭建维护Kafka集群。熟悉Kafka
的底层存储文件机制，能够运用Kafka和Flink实现精准一次性消费。
5. 熟悉ZooKeeper工作机制，了解ZooKeeper同步数据原理，能够运用ZooKeeper解决集群单点故障。
6. 熟悉 MySQL 数据库，了解一些SQL的优化。以及一些SQL语句的执行顺序。
7. 熟悉 Sqoop的原理。能完成将数据从Mysql、HDFS、Hive 三者之间互相传输的操作。
8. 精通Hive 工具，了解Hive基本的运行原理。可以通过编写hive的HQL语句实现业务
需求。
9.熟练掌握Spark框架，熟悉Spark底层运行原理，能够灵活应用Spark+Redis、Spark+MySQL、Spark+ES完成实时需求。
10.熟悉Redis数据库，基本掌握五大数据类型。能够运用过期函数和同步锁。
11.熟悉Kettle，可以通过Kettle对文件离线或者实时做ETL操作。
12.熟练掌握Flink框架，理解水位线、检查点等概念。可以通过SQLAPI以及底层API实现
基本需求指标。
13.了解ElasticSearch数据库。可以通过创建模板向ElasticSearch里面传输数据，通过
倒排索引进行模糊查询查询数据。
14.熟练掌握HBase数据库。针对HBase相关测试、部署、调优有着一定的经验。负责HBase底层开发工作。
项目经验
• HBase 框架RDMA特性开发项目
开发环境：Linux Idea
框架技术：HBase、Netty、RDMA
项目描述：
HBase原生采用Netty实现的RPC远程调用，实现方式为传统的TCP/IP技术，对于网络传输需要CPU将数据进行copy。而RDMA可以通过具有其特性的以太网卡进行源与目标之前的可靠连接。使用RNIC的应用程序之间使用专注的QP和CQ进行通讯。不需要CPU的参与，减少上下文切换。
主要职责：
1、分析HBase底层Netty实现。梳理源码调用流程。分析相关接口。整理调用栈。
2、设计RDMA接口，梳理RDMA调用关系。适配其客户端与服务端代码。
3、编译、部署、并执行相关测试用例分析性能结果。
技术描述：
1、分析当RegionServer 为服务端，客户端发送请求时的整个调用流程，画出调用关系栈，找出相关接口进行调配。
2. 设计RDMA客户端与服务端接口，首先通过Buffer将数据在内存中注册。然后把需要发送的请求封装为相应的call添加到Buffer中。把注册好的内存封装为Sge放入到消息列表。再将消息列表添加到WR中，当WR被放入SQ队列中之后具有RDMA功能的网卡会驱动发送数据。发送成功后返回给CM队列。代表数据发送的任务成功。接收端与发送端逻辑一致。
3.对修改后的RDMA代码的HBase进行编译部署，通过PE工具进行测试验证。
• 实时数据分析系统_Flink
开发环境：Linux、Idea
框架技术：Flume、Kafka、Flink、MySql、Scala、Canal、Redis
项目描述：
面对越来越高的实时性需求，公司决定引进Flink框架对原来有的Spark
Streaming 程序进行完善。将实时部分的项目渐渐迁移到Flink来完成。由此获取
低延时，高容错性的结果。为用户提供更完美的购物体验，从而提高公司商品的销
量，增加公司利润。
主要职责：
1、负责业务数据和用户行为日志的实时采集、计算、存储。
2、负责开发实时指标：实时统计用户人数，交易总额总数。
3、负责开发实时指标：实时统计一个小时内商品TOPN详情指标。
4、负责开发实时指标：实时监控用户登录，以及支付状态异常。
5、负责开发实时指标：实时统计各APP分渠道用户数量。
6、负责开发实时指标：实时更新订单以及订单详情状态。
技术描述：
1、实时项目的数据来源主要有两种。一种为前端埋点的Log日志，另一种为
在Mysql中变动产生Binlog日志。
2、Flink将前端的流量数据与MySQL的业务数据同时读入Kafka的不同Topic。
3、实时架构分为三层，分别为OSD(数据操作层),DWD(明细层)，以及DIM（维
表层）。其中ODS、DWD、DIM层均存储在Kafka内。
4、将来自埋点的流量数据以及Binlog的数据存入ODS层。
5、从Kafka中读流量数据和MySQL事实表变化数据进行解析，脱敏，ETL，之
后存入DWD层，其中业务数据是从Mysql中通过Canal读入Kafka内。
6、从MySQL中读取到的维度表相关业务数据通过Canal导入MySQL最终读入
Kafka生成DIM层数据。
7、编写Flink的API对数据进行业务处理,获得结果存入MySQL内
8、通过SuperSet连接MySQL进行实时大屏展示指标数据。
开发环境：Linux Idea
框架技术：HBase、Netty、RDMA
项目描述：
HBase原生采用Netty实现的RPC远程调用，实现方式为传统的TCP/IP技术，对于网络传输需要CPU将数据进行copy。而RDMA可以通过具有其特性的以太网卡进行源与目标之前的可靠连接。使用RNIC的应用程序之间使用专注的QP和CQ进行通讯。不需要CPU的参与，减少上下文切换。
主要职责：
1、分析HBase底层Netty实现。梳理源码调用流程。分析相关接口。整理调用栈。
2、设计RDMA接口，梳理RDMA调用关系。适配其客户端与服务端代码。
3、编译、部署、并执行相关测试用例分析性能结果。
技术描述：
1、分析当RegionServer 为服务端，客户端发送请求时的整个调用流程，画出调用关系栈，找出相关接口进行调配。
2. 设计RDMA客户端与服务端接口，首先通过Buffer将数据在内存中注册。然后把需要发送的请求封装为相应的call添加到Buffer中。把注册好的内存封装为Sge放入到消息列表。再将消息列表添加到WR中，当WR被放入SQ队列中之后具有RDMA功能的网卡会驱动发送数据。发送成功后返回给CM队列。代表数据发送的任务成功。接收端与发送端逻辑一致。
3.对修改后的RDMA代码的HBase进行编译部署，通过PE工具进行测试验证。
• 实时数据分析系统_Flink
开发环境：Linux、Idea
框架技术：Flume、Kafka、Flink、MySql、Scala、Canal、Redis
项目描述：
面对越来越高的实时性需求，公司决定引进Flink框架对原来有的Spark
Streaming 程序进行完善。将实时部分的项目渐渐迁移到Flink来完成。由此获取
低延时，高容错性的结果。为用户提供更完美的购物体验，从而提高公司商品的销
量，增加公司利润。
主要职责：
1、负责业务数据和用户行为日志的实时采集、计算、存储。
2、负责开发实时指标：实时统计用户人数，交易总额总数。
3、负责开发实时指标：实时统计一个小时内商品TOPN详情指标。
4、负责开发实时指标：实时监控用户登录，以及支付状态异常。
5、负责开发实时指标：实时统计各APP分渠道用户数量。
6、负责开发实时指标：实时更新订单以及订单详情状态。
技术描述：
1、实时项目的数据来源主要有两种。一种为前端埋点的Log日志，另一种为
在Mysql中变动产生Binlog日志。
2、Flink将前端的流量数据与MySQL的业务数据同时读入Kafka的不同Topic。
3、实时架构分为三层，分别为OSD(数据操作层),DWD(明细层)，以及DIM（维
表层）。其中ODS、DWD、DIM层均存储在Kafka内。
4、将来自埋点的流量数据以及Binlog的数据存入ODS层。
5、从Kafka中读流量数据和MySQL事实表变化数据进行解析，脱敏，ETL，之
后存入DWD层，其中业务数据是从Mysql中通过Canal读入Kafka内。
6、从MySQL中读取到的维度表相关业务数据通过Canal导入MySQL最终读入
Kafka生成DIM层数据。
7、编写Flink的API对数据进行业务处理,获得结果存入MySQL内
8、通过SuperSet连接MySQL进行实时大屏展示指标数据。
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1.了解Linux操作系统，掌握大数据集群相关Linux指令。能够编写数仓相关的Shell脚本。
2.精通Hadoop。熟悉HDFS的文件管理系统的结构和存储机制，熟悉Yarn的资源
调度的过程以及任务分配流程，以及看过一部分相关的MapReduce的源码。
3. 熟悉Flume日志采集功能，了解Sink、Channel、Source的架构，可以根据需求，选择合理的sink、source类型，并且编写相应的配置文件。
4. 精通Kafka框架。掌握Kakfa的基本架构。并且可以搭建维护Kafka集群。熟悉Kafka
的底层存储文件机制，能够运用Kafka和Flink实现精准一次性消费。
5. 熟悉ZooKeeper工作机制，了解ZooKeeper同步数据原理，能够运用ZooKeeper解决集群单点故障。
6. 熟悉 MySQL 数据库，了解一些SQL的优化。以及一些SQL语句的执行顺序。
7. 熟悉 Sqoop的原理。能完成将数据从Mysql、HDFS、Hive 三者之间互相传输的操作。
8. 精通Hive 工具，了解Hive基本的运行原理。可以通过编写hive的HQL语句实现业务
需求。
9.熟练掌握Spark框架，熟悉Spark底层运行原理，能够灵活应用Spark+Redis、Spark+MySQL、Spark+ES完成实时需求。
10.熟悉Redis数据库，基本掌握五大数据类型。能够运用过期函数和同步锁。
11.熟悉Kettle，可以通过Kettle对文件离线或者实时做ETL操作。
12.熟练掌握Flink框架，理解水位线、检查点等概念。可以通过SQLAPI以及底层API实现
基本需求指标。
13.了解ElasticSearch数据库。可以通过创建模板向ElasticSearch里面传输数据，通过
倒排索引进行模糊查询查询数据。
14.熟练掌握HBase数据库。针对HBase相关测试、部署、调优有着一定的经验。负责HBase底层开发工作。
2.精通Hadoop。熟悉HDFS的文件管理系统的结构和存储机制，熟悉Yarn的资源
调度的过程以及任务分配流程，以及看过一部分相关的MapReduce的源码。
3. 熟悉Flume日志采集功能，了解Sink、Channel、Source的架构，可以根据需求，选择合理的sink、source类型，并且编写相应的配置文件。
4. 精通Kafka框架。掌握Kakfa的基本架构。并且可以搭建维护Kafka集群。熟悉Kafka
的底层存储文件机制，能够运用Kafka和Flink实现精准一次性消费。
5. 熟悉ZooKeeper工作机制，了解ZooKeeper同步数据原理，能够运用ZooKeeper解决集群单点故障。
6. 熟悉 MySQL 数据库，了解一些SQL的优化。以及一些SQL语句的执行顺序。
7. 熟悉 Sqoop的原理。能完成将数据从Mysql、HDFS、Hive 三者之间互相传输的操作。
8. 精通Hive 工具，了解Hive基本的运行原理。可以通过编写hive的HQL语句实现业务
需求。
9.熟练掌握Spark框架，熟悉Spark底层运行原理，能够灵活应用Spark+Redis、Spark+MySQL、Spark+ES完成实时需求。
10.熟悉Redis数据库，基本掌握五大数据类型。能够运用过期函数和同步锁。
11.熟悉Kettle，可以通过Kettle对文件离线或者实时做ETL操作。
12.熟练掌握Flink框架，理解水位线、检查点等概念。可以通过SQLAPI以及底层API实现
基本需求指标。
13.了解ElasticSearch数据库。可以通过创建模板向ElasticSearch里面传输数据，通过
倒排索引进行模糊查询查询数据。
14.熟练掌握HBase数据库。针对HBase相关测试、部署、调优有着一定的经验。负责HBase底层开发工作。
项目经验
• HBase 框架RDMA特性开发项目
开发环境：Linux Idea
框架技术：HBase、Netty、RDMA
项目描述：
HBase原生采用Netty实现的RPC远程调用，实现方式为传统的TCP/IP技术，对于网络传输需要CPU将数据进行copy。而RDMA可以通过具有其特性的以太网卡进行源与目标之前的可靠连接。使用RNIC的应用程序之间使用专注的QP和CQ进行通讯。不需要CPU的参与，减少上下文切换。
主要职责：
1、分析HBase底层Netty实现。梳理源码调用流程。分析相关接口。整理调用栈。
2、设计RDMA接口，梳理RDMA调用关系。适配其客户端与服务端代码。
3、编译、部署、并执行相关测试用例分析性能结果。
技术描述：
1、分析当RegionServer 为服务端，客户端发送请求时的整个调用流程，画出调用关系栈，找出相关接口进行调配。
2. 设计RDMA客户端与服务端接口，首先通过Buffer将数据在内存中注册。然后把需要发送的请求封装为相应的call添加到Buffer中。把注册好的内存封装为Sge放入到消息列表。再将消息列表添加到WR中，当WR被放入SQ队列中之后具有RDMA功能的网卡会驱动发送数据。发送成功后返回给CM队列。代表数据发送的任务成功。接收端与发送端逻辑一致。
3.对修改后的RDMA代码的HBase进行编译部署，通过PE工具进行测试验证。
• 实时数据分析系统_Flink
开发环境：Linux、Idea
框架技术：Flume、Kafka、Flink、MySql、Scala、Canal、Redis
项目描述：
面对越来越高的实时性需求，公司决定引进Flink框架对原来有的Spark
Streaming 程序进行完善。将实时部分的项目渐渐迁移到Flink来完成。由此获取
低延时，高容错性的结果。为用户提供更完美的购物体验，从而提高公司商品的销
量，增加公司利润。
主要职责：
1、负责业务数据和用户行为日志的实时采集、计算、存储。
2、负责开发实时指标：实时统计用户人数，交易总额总数。
3、负责开发实时指标：实时统计一个小时内商品TOPN详情指标。
4、负责开发实时指标：实时监控用户登录，以及支付状态异常。
5、负责开发实时指标：实时统计各APP分渠道用户数量。
6、负责开发实时指标：实时更新订单以及订单详情状态。
技术描述：
1、实时项目的数据来源主要有两种。一种为前端埋点的Log日志，另一种为
在Mysql中变动产生Binlog日志。
2、Flink将前端的流量数据与MySQL的业务数据同时读入Kafka的不同Topic。
3、实时架构分为三层，分别为OSD(数据操作层),DWD(明细层)，以及DIM（维
表层）。其中ODS、DWD、DIM层均存储在Kafka内。
4、将来自埋点的流量数据以及Binlog的数据存入ODS层。
5、从Kafka中读流量数据和MySQL事实表变化数据进行解析，脱敏，ETL，之
后存入DWD层，其中业务数据是从Mysql中通过Canal读入Kafka内。
6、从MySQL中读取到的维度表相关业务数据通过Canal导入MySQL最终读入
Kafka生成DIM层数据。
7、编写Flink的API对数据进行业务处理,获得结果存入MySQL内
8、通过SuperSet连接MySQL进行实时大屏展示指标数据。
开发环境：Linux Idea
框架技术：HBase、Netty、RDMA
项目描述：
HBase原生采用Netty实现的RPC远程调用，实现方式为传统的TCP/IP技术，对于网络传输需要CPU将数据进行copy。而RDMA可以通过具有其特性的以太网卡进行源与目标之前的可靠连接。使用RNIC的应用程序之间使用专注的QP和CQ进行通讯。不需要CPU的参与，减少上下文切换。
主要职责：
1、分析HBase底层Netty实现。梳理源码调用流程。分析相关接口。整理调用栈。
2、设计RDMA接口，梳理RDMA调用关系。适配其客户端与服务端代码。
3、编译、部署、并执行相关测试用例分析性能结果。
技术描述：
1、分析当RegionServer 为服务端，客户端发送请求时的整个调用流程，画出调用关系栈，找出相关接口进行调配。
2. 设计RDMA客户端与服务端接口，首先通过Buffer将数据在内存中注册。然后把需要发送的请求封装为相应的call添加到Buffer中。把注册好的内存封装为Sge放入到消息列表。再将消息列表添加到WR中，当WR被放入SQ队列中之后具有RDMA功能的网卡会驱动发送数据。发送成功后返回给CM队列。代表数据发送的任务成功。接收端与发送端逻辑一致。
3.对修改后的RDMA代码的HBase进行编译部署，通过PE工具进行测试验证。
• 实时数据分析系统_Flink
开发环境：Linux、Idea
框架技术：Flume、Kafka、Flink、MySql、Scala、Canal、Redis
项目描述：
面对越来越高的实时性需求，公司决定引进Flink框架对原来有的Spark
Streaming 程序进行完善。将实时部分的项目渐渐迁移到Flink来完成。由此获取
低延时，高容错性的结果。为用户提供更完美的购物体验，从而提高公司商品的销
量，增加公司利润。
主要职责：
1、负责业务数据和用户行为日志的实时采集、计算、存储。
2、负责开发实时指标：实时统计用户人数，交易总额总数。
3、负责开发实时指标：实时统计一个小时内商品TOPN详情指标。
4、负责开发实时指标：实时监控用户登录，以及支付状态异常。
5、负责开发实时指标：实时统计各APP分渠道用户数量。
6、负责开发实时指标：实时更新订单以及订单详情状态。
技术描述：
1、实时项目的数据来源主要有两种。一种为前端埋点的Log日志，另一种为
在Mysql中变动产生Binlog日志。
2、Flink将前端的流量数据与MySQL的业务数据同时读入Kafka的不同Topic。
3、实时架构分为三层，分别为OSD(数据操作层),DWD(明细层)，以及DIM（维
表层）。其中ODS、DWD、DIM层均存储在Kafka内。
4、将来自埋点的流量数据以及Binlog的数据存入ODS层。
5、从Kafka中读流量数据和MySQL事实表变化数据进行解析，脱敏，ETL，之
后存入DWD层，其中业务数据是从Mysql中通过Canal读入Kafka内。
6、从MySQL中读取到的维度表相关业务数据通过Canal导入MySQL最终读入
Kafka生成DIM层数据。
7、编写Flink的API对数据进行业务处理,获得结果存入MySQL内
8、通过SuperSet连接MySQL进行实时大屏展示指标数据。
案例展示
HBase框架RDMA特性开发项目
开发环境：Linux Idea 框架技术：HBase、Netty、RDMA 项目描述： HBase原生采用Netty实现的RPC远程调用，实现方式为传统的TCP/IP技术，对于网络传输需要CPU将数据进行copy。而RDMA可以通过具有其特性的以太网卡进行源与目标之前的可
实时数据分析系统_Flink
开发环境：Linux、Idea 框架技术：Flume、Kafka、Flink、MySql、Scala、Canal、Redis 项目描述： 面对越来越高的实时性需求，公司决定引进Flink框架对原来有的Spark Streaming 程序进行完善。将实时部分的项目渐渐迁移
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