数据仓库性能调优工程师简历范文全文
熊帅帅
数据仓库性能调优工程师
展现专业实力，创造职场价值。
自我评价
6年数据仓库与大数据开发经验，专注数仓性能调优与架构优化，熟悉Hive、Spark、Flink及阿里云MaxCompute体系。主导过PB级数仓链路重构与慢查询治理，核心任务平均耗时下降50%以上，资源成本降低约30%。具备从模型设计、SQL优化到集群参数调优的全链路问题定位能力。
工作经历
杭州云数科技有限公司
互联网电商大数据平台
杭州
数据仓库性能调优工程师
数仓调优Hive/Spark
2022年9月 - 至今
- 负责电商数仓核心链路性能治理，重构30余个高耗时Hive/Spark任务，日均计算耗时由6小时降至2.5小时。
- 建立慢查询监控与SQL评审机制，推动分区裁剪与小文件合并规范落地，集群存储成本下降约28%。
- 主导MaxCompute资源组与参数调优，支撑大促期间峰值任务量增长3倍仍稳定按时产出。
上海数联信息技术有限公司
企业服务数据中台
上海
大数据开发工程师
数仓建模Flink实时
2020年7月 - 2022年8月
- 参与企业级数据仓库分层建模，完成ODS到DWD层200余张表的开发与口径统一，支撑10余条业务报表线。
- 优化Flink实时同步链路，将核心业务表数据延迟从15分钟压缩至2分钟内，保障实时看板准确性。
项目经验
PB级数仓慢查询专项治理 - 性能调优负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 梳理TOP100慢查询并分类归因，通过执行计划分析、数据倾斜处理与Join重写，平均查询耗时下降55%。
- 推动物化视图与预聚合方案落地，核心指标查询响应从分钟级降至秒级，支撑运营自助分析日均3000余次。
大促实时数仓链路优化 - 核心开发
2022年12月 - 2023年2月
- 重构实时数仓分层与状态存储方案，Flink作业反压问题减少80%，大促峰值吞吐提升2倍。
- 设计资源弹性伸缩与作业优先级调度策略，大促期间计算资源成本较上一年同期下降约25%。
专业技能
Hive SQL调优
Spark性能调优
Flink实时计算
数仓分层建模
MaxCompute
执行计划与数据倾斜分析
Python/Shell
集群资源与参数调优
数据质量与链路监控
教育背景
浙江工业大学
一本省重点
杭州
计算机科学与技术 本科
2016年8月 - 2020年5月
相关课程：数据库系统、数据结构、分布式计算；CET-6。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年6月
证明云上数据仓库与大数据计算能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2021年11月
证明数据库设计与性能优化能力。
工作成果
慢查询治理
主导慢查询专项，核心查询平均耗时下降55%，运营自助分析效率显著提升。
成本优化
通过存储与计算资源治理，年度集群成本节省约30万元。
大促保障
连续三年保障大促数仓稳定产出，峰值任务量增长3倍零重大故障。
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