在校期间系统学习了计算机基础课程，包括数据结构、算法设计等，为后续大数据开发工作奠定了扎实的理论基础。同时，积极参与学校组织的编程竞赛，锻炼了逻辑思维和团队协作能力。

• 负责公司大数据平台的Hadoop集群搭建与维护，保障集群稳定运行，集群规模从初始的50节点扩展至200节点，降低集群故障率30%。
• 参与数据仓库建设，使用Hive进行数据建模，优化查询性能，将核心报表查询时间从30分钟缩短至10分钟以内。
• 开发数据ETL流程，基于MapReduce实现海量日志数据清洗与转换，每日处理数据量达TB级，数据准确率达99.9%。

• 主导公司实时大数据分析平台的Hadoop相关模块开发，采用Spark Streaming与Hadoop结合，实现数据实时处理，延迟从分钟级降低至秒级。
• 优化Hadoop资源调度策略，提高资源利用率20%，降低集群资源成本。
• 与业务团队紧密合作，根据业务需求设计数据模型，支持业务决策，助力业务增长15%。

• 项目背景：为解决公司用户行为数据分析滞后问题，搭建用户行为分析平台。
• 技术实现：使用Hadoop进行数据存储与计算，Hive进行数据仓库构建，MapReduce处理离线数据。
• 项目成果：实现每日亿级用户行为数据的分析，为运营部门提供精准用户画像，助力用户留存率提升10%。

• 项目背景：公司业务增长，原有日志分析系统无法满足需求，重构日志分析系统。
• 技术实现：基于Hadoop生态，采用Flume进行日志采集，HDFS存储，MapReduce处理，最终将分析结果存入MySQL供前端展示。
• 项目成果：系统吞吐量提升50%，分析延迟降低40%，有效支持业务监控与决策。