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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于物流与供应链领域大数据平台服务的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为大型物流企业提供数据中台、智能调度与风险预警系统，产品已应用于全国超过XXX个物流枢纽，日均处理运单数据XXX万条。
工作概述：
1.数据仓库建设：为统一业务数据口径并支持跨部门分析，负责设计数据仓库的ODS、DWD分层模型；基于业务过程抽象主题域，使用Hive SQL开发核心事实表与维度表的ETL任务；配置调度依赖保障数据准时产出，并撰写数据字典便于使用者理解；通过优化大表JOIN策略与压缩格式，将核心任务链运行时间缩短XXX%，任务成功率稳定在XXX%。
2.实时计算开发：为满足物流轨迹实时监控的业务需求，参与构建基于Flink的流式计算管道；负责开发从Kafka消费GPS报文数据的实时作业，进行数据解析、去噪和窗口聚合；将处理后的实时结果写入ClickHouse供前端大屏展示；通过调整并行度与状态后端配置，将作业的端到端延迟降低至XXX秒内，峰值吞吐量达到每秒XXX条。
3.集群管理：承担大数据平台部分集群的日常运维职责，制定巡检清单监控HDFS存储水位、YARN队列资源使用率及服务健康状态；执行集群组件的版本升级与补丁安装，提前在测试环境完成验证并编写操作手册；处理线上任务失败告警，分析日志定位常见原因；通过优化HDFS副本策略与清理过期数据，累计释放存储空间XXX TB，平台月度整体可用性达XXX%。
4.性能调优：针对即席查询与报表任务慢的问题，分析Hive/Spark执行计划定位瓶颈；对高频访问的表增加分区、分桶并收集统计信息；优化YARN资源队列配置，为关键任务分配保障性资源；推动将部分复杂逻辑的Hive SQL重写为Spark程序；上述措施使平均查询响应时间减少XXX%，计算资源消耗降低约XXX%。
5.数据治理：参与公司数据治理专项，为提升数据质量与可追溯性，协助制定数据标准与命名规范；开发数据质量稽核脚本，定期检查核心表的记录数波动、主键唯一性与字段填充率，并发送报告；梳理关键数据链路血缘，为XXX张重要数据资产打标；通过治理，核心业务数据的一致率从XX%提升至XXX%，下游数据投诉减少XXX%。
6.运维工具开发：为提高运维效率与减少人为失误，开发一系列自动化运维脚本；编写Python脚本自动收集集群指标并生成日报，开发Shell脚本一键完成日志清理与备份；将常用诊断命令封装为简易WEB工具供团队使用；工具推广后，日常巡检与数据清理操作耗时平均减少XXX%，相关人为操作错误降为0。
工作业绩：
1.主导完成了X个主题域的数据仓库建设，涉及XXX余张核心表，支撑了公司经营分析、运营监控等X个数据应用场景。
2.开发的实时计算作业稳定运行超XXX天，日均处理数据量XXX亿条，有力支持了物流实时追踪与异常预警业务上线。
3.负责运维的集群规模达XXX个节点，存储量XXX PB，通过有效管理保障了全年核心数据任务无重大故障。
4.累计完成XXX项性能优化，使整体平台资源利用率提升XXX%，季度计算成本预估节约XXX%。
5.参与的数据治理项目覆盖XXX项核心数据指标，数据质量告警数季度环比下降XXX%。
6.开发的X个运维工具被团队采纳为标准操作流程，平均每月节省团队运维工时约XXX人时。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为某头部物流企业打造的核心风控项目，原有系统基于T+1模式对运单进行风险扫描，无法及时发现运输途中的异常行为（如路线偏离、长时间滞留）。项目需构建毫秒级响应的实时风控引擎，对接全量GPS流数据与运单主数据，日均处理数据量XXX亿条，识别准确率要求高于XXX%。
项目职责：
1.实时处理开发：负责风控规则实时计算模块的开发，使用Flink DataStream API消费Kafka中的GPS数据流，与Redis中缓存的运单信息进行实时关联，实现基于时间与地理围窗的复杂规则计算。
2.性能优化：针对实时作业状态数据膨胀导致Checkpoint缓慢的问题，优化状态后端配置并使用增量Checkpoint机制，将作业恢复时间从分钟级缩短至秒级，保障了服务SLA。
3.数据整合：设计并开发实时结果数据与离线批处理结果的融合链路，将实时风险标签与离线深度分析标签在Hive中关联，产出完整的风险画像宽表。
4.质量保障：编写实时数据对账脚本，比对源头数据量与处理后写入下游的数据量，确保数据处理链路的数据一致性；参与制定压测方案，验证系统在高并发下的稳定性。
项目业绩：
1.系统成功上线，实现从GPS事件产生到风险告警输出的端到端延迟稳定在XXX毫秒以内。
2.实时风控引擎日均处理数据XXX亿条，峰值QPS达到XXX，准确识别异常运单XXX万条/月。
3.通过状态优化，作业的Checkpoint成功率达到XXX%，系统可用性超过XXX%。
4.项目帮助客户将运输途中重大异常事件的发现时间从平均X小时缩短至X分钟内，获得客户好评。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据结构、操作系统、数据库原理及分布式计算课程。熟练掌握Hadoop生态（HDFS, YARN, Hive, Spark）及Java/Scala开发，参与课程设计《电商用户行为分析系统》，负责搭建基于Hive的数据仓库并进行用户购买漏斗分析，使用Azkaban进行任务调度，项目获得优秀评价。
自我评价
培训经历
系统掌握了CDH集群的规划、部署、管理和性能调优。将认证中的最佳实践应用于生产环境，优化了集群资源配置与作业调度策略，提升了平台整体运行效率与稳定性。
初级Hadoop柔和简历模板
313人使用适用人群: #Hadoop #初级[1-3年]
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[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：Hadoop
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | Hadoop
2024-09 - 2025-12
XXX科技是一家专注于物流与供应链领域大数据平台服务的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为大型物流企业提供数据中台、智能调度与风险预警系统，产品已应用于全国超过XXX个物流枢纽，日均处理运单数据XXX万条。
工作概述：
1.数据仓库建设：为统一业务数据口径并支持跨部门分析，负责设计数据仓库的ODS、DWD分层模型；基于业务过程抽象主题域，使用Hive SQL开发核心事实表与维度表的ETL任务；配置调度依赖保障数据准时产出，并撰写数据字典便于使用者理解；通过优化大表JOIN策略与压缩格式，将核心任务链运行时间缩短XXX%，任务成功率稳定在XXX%。
2.实时计算开发：为满足物流轨迹实时监控的业务需求，参与构建基于Flink的流式计算管道；负责开发从Kafka消费GPS报文数据的实时作业，进行数据解析、去噪和窗口聚合；将处理后的实时结果写入ClickHouse供前端大屏展示；通过调整并行度与状态后端配置，将作业的端到端延迟降低至XXX秒内，峰值吞吐量达到每秒XXX条。
3.集群管理：承担大数据平台部分集群的日常运维职责，制定巡检清单监控HDFS存储水位、YARN队列资源使用率及服务健康状态；执行集群组件的版本升级与补丁安装，提前在测试环境完成验证并编写操作手册；处理线上任务失败告警，分析日志定位常见原因；通过优化HDFS副本策略与清理过期数据，累计释放存储空间XXX TB，平台月度整体可用性达XXX%。
4.性能调优：针对即席查询与报表任务慢的问题，分析Hive/Spark执行计划定位瓶颈；对高频访问的表增加分区、分桶并收集统计信息；优化YARN资源队列配置，为关键任务分配保障性资源；推动将部分复杂逻辑的Hive SQL重写为Spark程序；上述措施使平均查询响应时间减少XXX%，计算资源消耗降低约XXX%。
5.数据治理：参与公司数据治理专项，为提升数据质量与可追溯性，协助制定数据标准与命名规范；开发数据质量稽核脚本，定期检查核心表的记录数波动、主键唯一性与字段填充率，并发送报告；梳理关键数据链路血缘，为XXX张重要数据资产打标；通过治理，核心业务数据的一致率从XX%提升至XXX%，下游数据投诉减少XXX%。
6.运维工具开发：为提高运维效率与减少人为失误，开发一系列自动化运维脚本；编写Python脚本自动收集集群指标并生成日报，开发Shell脚本一键完成日志清理与备份；将常用诊断命令封装为简易WEB工具供团队使用；工具推广后，日常巡检与数据清理操作耗时平均减少XXX%，相关人为操作错误降为0。
工作业绩：
1.主导完成了X个主题域的数据仓库建设，涉及XXX余张核心表，支撑了公司经营分析、运营监控等X个数据应用场景。
2.开发的实时计算作业稳定运行超XXX天，日均处理数据量XXX亿条，有力支持了物流实时追踪与异常预警业务上线。
3.负责运维的集群规模达XXX个节点，存储量XXX PB，通过有效管理保障了全年核心数据任务无重大故障。
4.累计完成XXX项性能优化，使整体平台资源利用率提升XXX%，季度计算成本预估节约XXX%。
5.参与的数据治理项目覆盖XXX项核心数据指标，数据质量告警数季度环比下降XXX%。
6.开发的X个运维工具被团队采纳为标准操作流程，平均每月节省团队运维工时约XXX人时。
[项目经历]
项目名称：物流实时风控与预警系统
担任角色：项目负责人
公司为某头部物流企业打造的核心风控项目，原有系统基于T+1模式对运单进行风险扫描，无法及时发现运输途中的异常行为（如路线偏离、长时间滞留）。项目需构建毫秒级响应的实时风控引擎，对接全量GPS流数据与运单主数据，日均处理数据量XXX亿条，识别准确率要求高于XXX%。
项目业绩：
1.系统成功上线，实现从GPS事件产生到风险告警输出的端到端延迟稳定在XXX毫秒以内。
2.实时风控引擎日均处理数据XXX亿条，峰值QPS达到XXX，准确识别异常运单XXX万条/月。
3.通过状态优化，作业的Checkpoint成功率达到XXX%，系统可用性超过XXX%。
4.项目帮助客户将运输途中重大异常事件的发现时间从平均X小时缩短至X分钟内，获得客户好评。
[教育背景]
河北工业大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据结构、操作系统、数据库原理及分布式计算课程。熟练掌握Hadoop生态（HDFS, YARN, Hive, Spark）及Java/Scala开发，参与课程设计《电商用户行为分析系统》，负责搭建基于Hive的数据仓库并进行用户购买漏斗分析，使用Azkaban进行任务调度，项目获得优秀评价。