大数据Hadoop架构师简历范文全文
个人简历
展现专业实力，创造职场价值。
自我评价
9年大数据平台研发与架构经验，深耕Hadoop生态与离线数仓建设，主导过PB级集群规划、迁移与性能调优。熟悉HDFS、YARN、Hive、Spark、Flink及Kerberos权限体系，具备从0到1搭建数据平台与团队协作能力。曾支撑日均百亿级数据处理，稳定保障核心业务SLA。
工作经历
北京云智数据科技有限公司
大数据平台互联网
北京
大数据Hadoop架构师
Hadoop架构设计
2022年9月 - 至今
- 负责PB级Hadoop集群架构设计与容量规划，支撑日均80TB数据接入，集群资源利用率提升35%。
- 主导Hive与Spark作业性能调优，核心报表产出时间由4小时缩短至50分钟，SLA达标率提升至99.5%。
- 搭建Kerberos与Ranger统一权限体系，完成等保合规改造，全年零重大数据安全事件。
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
HiveSpark
2020年7月 - 2022年8月
- 参与离线数仓分层建设，基于Hive与Spark完成200+核心指标开发，支撑业务方日常分析需求。
- 优化MapReduce与Spark Shuffle参数，批处理任务平均耗时下降40%，月度计算成本节省约12万元。
项目经验
PB级数据湖迁移与治理项目 - 架构负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 设计HDFS到对象存储的分层迁移方案，完成3PB历史数据平滑迁移，业务零中断。
- 引入Iceberg构建湖仓一体架构，小文件数量减少70%，即席查询响应速度提升3倍。
实时离线一体化数仓平台 - 核心开发
2022年12月 - 2023年2月
- 基于Flink与Hive构建Lambda架构，实现实时与离线指标口径统一，数据重复开发减少50%。
- 建设元数据与血缘管理系统，问题定位平均耗时由2小时降至20分钟。
专业技能
Hadoop（HDFS/YARN/MapReduce）
Hive 数据仓库
Spark
Flink
Kafka
Linux 与 Shell
Java / Scala
Kerberos / Ranger 权限体系
集群容量规划与调优
教育背景
北京邮电大学
211双一流
北京
计算机科学与技术 本科
2013年9月 - 2017年6月
主修数据结构、操作系统、数据库系统与分布式计算，GPA 3.6/4.0。
证书与认证
阿里云大数据高级工程师认证（ACP） - 阿里云
2022年8月
证明云上大数据平台规划与实施能力。
系统架构设计师（软考高级） - 工业和信息化部
2021年11月
证明大型系统架构设计与技术决策能力。
工作成果
集群成本优化
通过资源队列与存储生命周期策略优化，年度集群成本降低约180万元。
平台稳定性建设
建立集群监控告警与故障演练机制，核心链路可用性由99.5%提升至99.95%。
团队能力建设
牵头内部Hadoop技术分享12场，培养3名大数据开发骨干独立负责模块。
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