文档介绍：个人简历一、个人资料姓名:年龄:学历:本科(北航在职硕士)专业:软件工程邮件: 电话:毕业学校:性别:男身高:英语水平:工作年限:身体状况:健康,精力充沛6级6年二、求职意向工作性质:全职目标职能:大数据研发工程师;三、自我评价为人谦和,自学能力强,具有良好团队合作精神。工作中,积累了丰富项目经验,且乐于沟通,协调能力强,使自己有信心胜任所赋予职责以及面对困难和挑战。熟悉分布式大数据离线、实时处理,目前正在研读spark源码等相关技术中。四、任职公司2009年10月--2013年09月,在柯莱特科技北京有限公司2013年09月—至今,IBM五、基本技能熟悉Hadoop生态圈相关技术,如Hbase,Hive,Zookeeper,flume,kafka,storm;2. 熟悉 spark运行机制,研读 spark部分内核源码;了解 ELK 日志分析平台(elasticsearch、logstash、kibana),如:Struts2、Spring、Hibernate、、DB2、MySQL、Mariadb的使用及性能优化;会使用NoSql数据库(如redis)解决开发过程中遇到的业务问题了解虚拟化技术及原理,如KVM、XEN;会使用libvirt(virsh)虚拟机管理工具,实现虚拟机的创建及动态迁移;了解 Docker的基本原理,会使用 docker构建系统应用运行环境英语六级,可比较熟练阅读英文技术文档六、项目经历1. 运营商重点业务监控管理系统项目描述:该项目实现了运营商重点业务系统监控(监控系统资源、服务器、应用异常、应用性能)并预警,及时发现问题以便快速响应。运营商应用信息数据量大且故障预警实时性要求较高,为应对此场景,项目使用SparkStreaming流分析技术实时监控应用运行状态,当出现问题时能及时通知负责人员去实时快速的获得日志信息来定位问题,提高了用户排查应用和响应处理效率。开发环境:eclipse、 :springmvc+maven、分析框架 ++zookeeper-+hbase-++:Linux集群(CentOS)架构描述:使用flume+kafka+SparkStreaming实时流处理技术,用flume收集各个应用服务器的运行信息,实时信息推送给kafka集群,由SparkStreaming实时处理分析。这些分析后的数据都会推送给hbase,用于页面随机快速查询展现。使用zookeeper集群管理,同时使用它的锁机制解决分布式应用中对同一资源竞争的问题。使用redis用于保存实时计算过程中的中间数据。系统采用haproxy+keepalived 实现高可靠和负载均衡。本人角色:大数据工程师责任描述:参与需求分析,技术方案选型;负责SparkStreaming实时流处理开发;负责kafka、sparkstreaming及相关组件性能优化。运营商网络业务质量监控系统项目描述:项目通过IBMStreams平台采集分析网管系统告警、