Niyumi
爬虫专家
Python数据分析 · 5年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
负责根据需要爬取的数据进行需求分析，分析目标网站的网站结构和一些反爬手段；
负责通过requests、scrapy、scrapy-redis、xpath等技术手段编写爬虫程序进行内容抓取，对抓取到的数据进行清洗过滤，分表存储，以供其他部门使用；
负责定期维护ip代理池，清除失效代理ip，根据爬取过程中遇到的一些反爬手段，优化自己的程序；
负责使用web的Django框架参与其他公司内部软件的开发；
负责数据的去重，清洗，对于亚马逊ip反爬，检测验证码，制定具体应对措施。
负责通过requests、scrapy、scrapy-redis、xpath等技术手段编写爬虫程序进行内容抓取，对抓取到的数据进行清洗过滤，分表存储，以供其他部门使用；
负责定期维护ip代理池，清除失效代理ip，根据爬取过程中遇到的一些反爬手段，优化自己的程序；
负责使用web的Django框架参与其他公司内部软件的开发；
负责数据的去重，清洗，对于亚马逊ip反爬，检测验证码，制定具体应对措施。
项目经验
项目名称: 基于爬虫和大数据的结合
开发周期: 3个月（2023-2-2023-3）
项目描述:
爬虫将数据导入到mysql数据库中，通过sqoop将MySQL中的数据导入到Hadoop的hdfs中，Hadoop集群运用hive进行sql数据库查询，使用hdfs将数据存储在节点，并实现提取出用户留存率，日创建用户和日活跃用户，用户地址，各个年龄段的用户。通过一系列的数据筛选，提取，转换来调查用户需求，来描绘用户画像。
项目架构: Mysql + Sqoop + Hadoop +python爬虫
技术实现:
1. 使用爬虫将爬到的数据传入mysql里面。
2. 使用Sqoop将MySql的业务数据导入HDFS,将原本就保存在本地的了日志文件导入到HDFS
3. 使用Sqoop将MySql的业务数据导入HDFS,将原本就保存在本地的了日志文件导入到HDFS
3.使用SparkCore/SparkSql对数据进行清洗，最后将数据存到Hdfs，映射的到hive表；
3. 创建ODS、MI、DWD、WT、DIM、TMP层；
5. 将数据进行图表展示，发送给运营、产品、测试、管理层。
开发周期: 3个月（2023-2-2023-3）
项目描述:
爬虫将数据导入到mysql数据库中，通过sqoop将MySQL中的数据导入到Hadoop的hdfs中，Hadoop集群运用hive进行sql数据库查询，使用hdfs将数据存储在节点，并实现提取出用户留存率，日创建用户和日活跃用户，用户地址，各个年龄段的用户。通过一系列的数据筛选，提取，转换来调查用户需求，来描绘用户画像。
项目架构: Mysql + Sqoop + Hadoop +python爬虫
技术实现:
1. 使用爬虫将爬到的数据传入mysql里面。
2. 使用Sqoop将MySql的业务数据导入HDFS,将原本就保存在本地的了日志文件导入到HDFS
3. 使用Sqoop将MySql的业务数据导入HDFS,将原本就保存在本地的了日志文件导入到HDFS
3.使用SparkCore/SparkSql对数据进行清洗，最后将数据存到Hdfs，映射的到hive表；
3. 创建ODS、MI、DWD、WT、DIM、TMP层；
5. 将数据进行图表展示，发送给运营、产品、测试、管理层。
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Niyumi
爬虫专家 · 5年经验 · Python数据分析
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负责根据需要爬取的数据进行需求分析，分析目标网站的网站结构和一些反爬手段；
负责通过requests、scrapy、scrapy-redis、xpath等技术手段编写爬虫程序进行内容抓取，对抓取到的数据进行清洗过滤，分表存储，以供其他部门使用；
负责定期维护ip代理池，清除失效代理ip，根据爬取过程中遇到的一些反爬手段，优化自己的程序；
负责使用web的Django框架参与其他公司内部软件的开发；
负责数据的去重，清洗，对于亚马逊ip反爬，检测验证码，制定具体应对措施。
负责通过requests、scrapy、scrapy-redis、xpath等技术手段编写爬虫程序进行内容抓取，对抓取到的数据进行清洗过滤，分表存储，以供其他部门使用；
负责定期维护ip代理池，清除失效代理ip，根据爬取过程中遇到的一些反爬手段，优化自己的程序；
负责使用web的Django框架参与其他公司内部软件的开发；
负责数据的去重，清洗，对于亚马逊ip反爬，检测验证码，制定具体应对措施。
项目经验
项目名称: 基于爬虫和大数据的结合
开发周期: 3个月（2023-2-2023-3）
项目描述:
爬虫将数据导入到mysql数据库中，通过sqoop将MySQL中的数据导入到Hadoop的hdfs中，Hadoop集群运用hive进行sql数据库查询，使用hdfs将数据存储在节点，并实现提取出用户留存率，日创建用户和日活跃用户，用户地址，各个年龄段的用户。通过一系列的数据筛选，提取，转换来调查用户需求，来描绘用户画像。
项目架构: Mysql + Sqoop + Hadoop +python爬虫
技术实现:
1. 使用爬虫将爬到的数据传入mysql里面。
2. 使用Sqoop将MySql的业务数据导入HDFS,将原本就保存在本地的了日志文件导入到HDFS
3. 使用Sqoop将MySql的业务数据导入HDFS,将原本就保存在本地的了日志文件导入到HDFS
3.使用SparkCore/SparkSql对数据进行清洗，最后将数据存到Hdfs，映射的到hive表；
3. 创建ODS、MI、DWD、WT、DIM、TMP层；
5. 将数据进行图表展示，发送给运营、产品、测试、管理层。
开发周期: 3个月（2023-2-2023-3）
项目描述:
爬虫将数据导入到mysql数据库中，通过sqoop将MySQL中的数据导入到Hadoop的hdfs中，Hadoop集群运用hive进行sql数据库查询，使用hdfs将数据存储在节点，并实现提取出用户留存率，日创建用户和日活跃用户，用户地址，各个年龄段的用户。通过一系列的数据筛选，提取，转换来调查用户需求，来描绘用户画像。
项目架构: Mysql + Sqoop + Hadoop +python爬虫
技术实现:
1. 使用爬虫将爬到的数据传入mysql里面。
2. 使用Sqoop将MySql的业务数据导入HDFS,将原本就保存在本地的了日志文件导入到HDFS
3. 使用Sqoop将MySql的业务数据导入HDFS,将原本就保存在本地的了日志文件导入到HDFS
3.使用SparkCore/SparkSql对数据进行清洗，最后将数据存到Hdfs，映射的到hive表；
3. 创建ODS、MI、DWD、WT、DIM、TMP层；
5. 将数据进行图表展示，发送给运营、产品、测试、管理层。
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