金色麦浪
工程师
安徽医科大学 · 1年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
北京 海淀
时间：
周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
掌握的技术
大数据技术栈
分布式框架：Hadoop（HDFS/YARN/MapReduce）、Flink、Kafka
存储引擎：HBase、Redis、ClickHouse、MySQL
数据处理：实时流计算（Flink+Kafka）、离线ETL优化、日均10TB+数据吞吐
调优能力：JVM调优、HDFS小文件合并（降低40%元数据开销）、任务执行效率提升35%
后端开发
语言：Java（精通集合框架、多线程、JVM）、Python（基础）
框架：SpringBoot（医院管理系统后端开发）
数据库设计：MySQL表结构设计与优化
前端与全栈能力
Vue.js（医院管理系统前端开发）
前后端分离架构实践（SpringBoot+Vue）
运维与部署
Linux系统管理、Shell脚本编写
Hadoop集群高可用搭建与维护
系统性能监控与SLA保障（99.9%可用性）
大数据技术栈
分布式框架：Hadoop（HDFS/YARN/MapReduce）、Flink、Kafka
存储引擎：HBase、Redis、ClickHouse、MySQL
数据处理：实时流计算（Flink+Kafka）、离线ETL优化、日均10TB+数据吞吐
调优能力：JVM调优、HDFS小文件合并（降低40%元数据开销）、任务执行效率提升35%
后端开发
语言：Java（精通集合框架、多线程、JVM）、Python（基础）
框架：SpringBoot（医院管理系统后端开发）
数据库设计：MySQL表结构设计与优化
前端与全栈能力
Vue.js（医院管理系统前端开发）
前后端分离架构实践（SpringBoot+Vue）
运维与部署
Linux系统管理、Shell脚本编写
Hadoop集群高可用搭建与维护
系统性能监控与SLA保障（99.9%可用性）
项目经验
项目经验
1. 高可用大数据平台架构与数据采集系统（组长 | 2023.09-2024.06）
核心目标：构建日均处理10TB+数据的实时/离线混合处理平台。
技术实现：
基于Linux部署Hadoop集群，集成HBase、Redis、ClickHouse；
设计Flink+Kafka实时数据管道，优化ETL流程，任务效率提升35%；
解决HDFS小文件存储瓶颈，通过合并策略减少40%元数据开销；
主导技术选型与性能调优，保障系统99.9% SLA。
成果：支持大规模数据存储、实时计算与分析，满足高并发业务场景。
2. SpringBoot+Vue医院管理系统（2023.03-2023.06）
核心目标：开发全流程管理的医疗系统（预约挂号、诊断、药品管理）。
技术实现：
后端：SpringBoot实现RESTful API，MySQL设计关系型数据库；
前端：Vue.js构建动态交互界面；
完成系统测试与部署，优化传统医疗流程。
成果：提升医院管理效率，验证全栈开发能力。
1. 高可用大数据平台架构与数据采集系统（组长 | 2023.09-2024.06）
核心目标：构建日均处理10TB+数据的实时/离线混合处理平台。
技术实现：
基于Linux部署Hadoop集群，集成HBase、Redis、ClickHouse；
设计Flink+Kafka实时数据管道，优化ETL流程，任务效率提升35%；
解决HDFS小文件存储瓶颈，通过合并策略减少40%元数据开销；
主导技术选型与性能调优，保障系统99.9% SLA。
成果：支持大规模数据存储、实时计算与分析，满足高并发业务场景。
2. SpringBoot+Vue医院管理系统（2023.03-2023.06）
核心目标：开发全流程管理的医疗系统（预约挂号、诊断、药品管理）。
技术实现：
后端：SpringBoot实现RESTful API，MySQL设计关系型数据库；
前端：Vue.js构建动态交互界面；
完成系统测试与部署，优化传统医疗流程。
成果：提升医院管理效率，验证全栈开发能力。
金色麦浪
工程师 · 1年经验 · 安徽医科大学
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技术能力
掌握的技术
大数据技术栈
分布式框架：Hadoop（HDFS/YARN/MapReduce）、Flink、Kafka
存储引擎：HBase、Redis、ClickHouse、MySQL
数据处理：实时流计算（Flink+Kafka）、离线ETL优化、日均10TB+数据吞吐
调优能力：JVM调优、HDFS小文件合并（降低40%元数据开销）、任务执行效率提升35%
后端开发
语言：Java（精通集合框架、多线程、JVM）、Python（基础）
框架：SpringBoot（医院管理系统后端开发）
数据库设计：MySQL表结构设计与优化
前端与全栈能力
Vue.js（医院管理系统前端开发）
前后端分离架构实践（SpringBoot+Vue）
运维与部署
Linux系统管理、Shell脚本编写
Hadoop集群高可用搭建与维护
系统性能监控与SLA保障（99.9%可用性）
大数据技术栈
分布式框架：Hadoop（HDFS/YARN/MapReduce）、Flink、Kafka
存储引擎：HBase、Redis、ClickHouse、MySQL
数据处理：实时流计算（Flink+Kafka）、离线ETL优化、日均10TB+数据吞吐
调优能力：JVM调优、HDFS小文件合并（降低40%元数据开销）、任务执行效率提升35%
后端开发
语言：Java（精通集合框架、多线程、JVM）、Python（基础）
框架：SpringBoot（医院管理系统后端开发）
数据库设计：MySQL表结构设计与优化
前端与全栈能力
Vue.js（医院管理系统前端开发）
前后端分离架构实践（SpringBoot+Vue）
运维与部署
Linux系统管理、Shell脚本编写
Hadoop集群高可用搭建与维护
系统性能监控与SLA保障（99.9%可用性）
项目经验
项目经验
1. 高可用大数据平台架构与数据采集系统（组长 | 2023.09-2024.06）
核心目标：构建日均处理10TB+数据的实时/离线混合处理平台。
技术实现：
基于Linux部署Hadoop集群，集成HBase、Redis、ClickHouse；
设计Flink+Kafka实时数据管道，优化ETL流程，任务效率提升35%；
解决HDFS小文件存储瓶颈，通过合并策略减少40%元数据开销；
主导技术选型与性能调优，保障系统99.9% SLA。
成果：支持大规模数据存储、实时计算与分析，满足高并发业务场景。
2. SpringBoot+Vue医院管理系统（2023.03-2023.06）
核心目标：开发全流程管理的医疗系统（预约挂号、诊断、药品管理）。
技术实现：
后端：SpringBoot实现RESTful API，MySQL设计关系型数据库；
前端：Vue.js构建动态交互界面；
完成系统测试与部署，优化传统医疗流程。
成果：提升医院管理效率，验证全栈开发能力。
1. 高可用大数据平台架构与数据采集系统（组长 | 2023.09-2024.06）
核心目标：构建日均处理10TB+数据的实时/离线混合处理平台。
技术实现：
基于Linux部署Hadoop集群，集成HBase、Redis、ClickHouse；
设计Flink+Kafka实时数据管道，优化ETL流程，任务效率提升35%；
解决HDFS小文件存储瓶颈，通过合并策略减少40%元数据开销；
主导技术选型与性能调优，保障系统99.9% SLA。
成果：支持大规模数据存储、实时计算与分析，满足高并发业务场景。
2. SpringBoot+Vue医院管理系统（2023.03-2023.06）
核心目标：开发全流程管理的医疗系统（预约挂号、诊断、药品管理）。
技术实现：
后端：SpringBoot实现RESTful API，MySQL设计关系型数据库；
前端：Vue.js构建动态交互界面；
完成系统测试与部署，优化传统医疗流程。
成果：提升医院管理效率，验证全栈开发能力。
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