在大学期间，系统学习了计算机科学与技术专业的相关课程，包括数据结构、算法设计、数据库原理等。通过课程学习和实践项目，掌握了扎实的计算机基础知识和编程技能。

• 负责公司大数据平台中Hive相关模块的开发与维护，优化Hive SQL查询性能，使查询效率平均提升30%。
• 参与数据仓库的建设，设计和开发Hive表结构，处理海量数据（日均处理数据量达TB级），确保数据的准确性和完整性。
• 与数据分析师和业务团队紧密合作，理解业务需求，提供高效的数据解决方案，支持业务决策。

• 主导公司Hive集群的升级与优化工作，成功将集群资源利用率提高40%，降低了运维成本。
• 带领团队完成多个重要项目的Hive开发任务，如用户行为分析系统，通过Hive处理用户行为日志数据（日均数据量500GB），为产品优化提供数据支持。
• 制定Hive开发规范和代码评审标准，提升团队整体开发质量和效率，培养 junior 工程师3名。

• 项目背景：为了深入了解用户行为，优化产品功能和运营策略，公司决定开发用户行为分析系统。
• 项目内容：负责Hive部分的开发，包括设计用户行为日志表结构（涵盖用户ID、操作时间、操作类型等字段），编写Hive SQL处理日志数据（日均处理数据量800GB），计算用户活跃度、留存率等关键指标。
• 项目成果：系统上线后，为产品团队提供了准确、实时的用户行为数据，帮助产品优化迭代，用户活跃度提升15%。

• 项目背景：公司业务快速增长，原有数据仓库架构无法满足数据分析需求，决定进行数据仓库重构。
• 项目内容：参与Hive数据仓库重构工作，重新设计表分区策略（按日期、业务类型分区），优化数据加载流程（使用Sqoop进行数据导入，日均导入数据量1TB），确保数据的高效存储和查询。
• 项目成果：重构后的数据仓库查询性能提升50%，数据加载时间缩短30%，为公司数据分析和决策提供了更强大的支持。