Hive开发简历范文全文
自我评价
5年大数据开发经验，专注Hive数据仓库建设与离线数仓开发，熟悉Hadoop、Spark、HiveSQL调优及数据治理。主导过日均百亿级日志数仓分层建模与任务性能优化，任务耗时平均降低40%。具备较强的业务理解与跨团队协作能力，能独立承担从需求到上线的全流程开发。
专业技能
HiveSQL
Hadoop/HDFS
Spark
数据仓库建模
Shell/Python
任务调度（DolphinScheduler）
工作经历
杭州云数科技有限公司
互联网大数据
杭州
大数据开发工程师（Hive方向）
Hive数据仓库
2022年9月 - 至今
- 负责电商离线数仓分层建设，完成ODS到ADS共120+张Hive表开发，支撑日活报表稳定产出。
- 主导HiveSQL与MapReduce任务调优，通过分区裁剪、小文件合并将核心任务耗时降低40%。
- 搭建数据质量监控与告警机制，覆盖80+核心指标，数据异常发现时效由天级缩短至小时级。
上海数联信息技术有限公司
企业服务数据平台
上海
数据开发工程师
SparkETL
2020年7月 - 2022年8月
- 参与用户行为日志数仓开发，基于Hive完成埋点数据清洗与宽表构建，日均处理数据量约20TB。
- 使用Spark优化历史数据回溯流程，将全量重跑时间由8小时压缩至3小时。
项目经验
电商用户行为离线数仓建设 - Hive开发负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 设计并落地分层数仓模型，输出用户、商品、交易三大主题域共60+张宽表，支撑12个业务报表。
- 针对大表关联与小文件问题实施调优，集群资源消耗下降约30%，任务SLA达成率提升至99%。
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、大数据技术基础。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年5月
证明云上大数据计算与数据仓库建设能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2021年11月
证明数据库设计与数据管理能力。
其他信息
到岗时间:
在职，一个月内可到岗，可接受短期出差。
技术博客:
持续输出Hive调优与数仓建模实践文章，累计阅读量3万+。
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