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大数据开发简历中的项目部分.pdf

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简介:
《大数据开发简历中的项目部分》是一份专注于展示个人在大数据领域实践经验的专业文档,详述了各类数据处理、分析及应用案例。 在进行大数据开发项目参考时,可以借鉴一些成功的案例和技术文章来获取灵感和指导。这些资源可以帮助开发者更好地理解如何设计、实现以及优化大规模数据处理系统。通过研究不同的架构模式和技术栈选择,能够有效提升项目的效率与稳定性,并且有助于解决实际工作中遇到的具体问题。 此外,在进行大数据开发项目之前,了解当前业界的最新趋势和发展方向也非常重要。这包括学习新的编程语言和工具框架,掌握最新的算法模型以及探索前沿的数据分析方法等。通过持续的学习和实践积累经验,可以为团队带来更大的价值并推动整个行业向前发展。

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客服
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    优质
    《大数据开发简历中的项目部分》是一份专注于展示个人在大数据领域实践经验的专业文档,详述了各类数据处理、分析及应用案例。 在进行大数据开发项目参考时,可以借鉴一些成功的案例和技术文章来获取灵感和指导。这些资源可以帮助开发者更好地理解如何设计、实现以及优化大规模数据处理系统。通过研究不同的架构模式和技术栈选择,能够有效提升项目的效率与稳定性,并且有助于解决实际工作中遇到的具体问题。 此外,在进行大数据开发项目之前,了解当前业界的最新趋势和发展方向也非常重要。这包括学习新的编程语言和工具框架,掌握最新的算法模型以及探索前沿的数据分析方法等。通过持续的学习和实践积累经验,可以为团队带来更大的价值并推动整个行业向前发展。
  • ,包含经验
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    这份简历专注于展示个人在大数据领域内的丰富经验和专业技能,特别强调了与数据处理、分析相关的项目经历。适合寻求大数据相关职位的专业人士使用。 大数据详细项目简历: 离线项目:用户行为标签的智能气象服务系统 个人职责: 1. 运用Flume采集源数据,并将其存放于Kafka消息队列中。 2. 采用Kstream框架对数据进行初步清洗与变换,使用Java API将数据导入HBase。 3. 使用Hive集成Hbase,执行ETL操作以进一步处理和清理数据。 4. 协助团队成员利用Hive提取特征值,并运用Spark ML构建预测模型。 5. 参与模型检验及随机森林算法的调优工作。 6. 编写脚本段落件将数据导出至MySQL数据库中,使用Tableau工具进行可视化分析。同时参与编写Oozie任务调度脚本,实现自动化的工作流调控。 实时项目:实时气象数据展示大屏搭建 个人职责: 1. 与客户沟通确定需要在显示屏上展示的指标、计算逻辑及对应的数据源情况,并明确更新频率要求。 2. 根据客户需求使用Flume进行日志信息的实时采集,将收集到的信息存储于Kafka消息队列中。 3. 利用Spark Streaming对数据执行清洗、加工和处理操作,形成最终展示指标并将其存入MySQL数据库供前端开发团队使用。 4. 分析数据结果以提取有效信息,并提出书面或口头形式的指导性意见与结论。此外还参与小型气象站及自动化监测系统的安装工作,在现场负责布置传感器和其他设备布点任务。
  • 注意事
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    撰写大数据开发简历时,请注意突出您的技术技能、项目经验及对Hadoop、Spark等框架的理解。强调数据处理能力和解决问题的经验,并展示您在数据分析和建模方面的专长。 本段落详细总结了大数据开发工程师如何编写简历,并罗列了许多细节重点,旨在帮助他们写出优秀的个人简历。文章强调了一些关键点,以确保求职者能够全面展示自己的技能和经验。
  • Java.pdf
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    本PDF文档详尽记录了一位资深Java开发者的个人简历及其丰富的项目实践经验,涵盖技能专长、教育背景和工作成就等关键信息。 这是我面试公司时使用过的简历版本,虽然表达得不够完美,但项目经验相当丰富。你们可以参考这个模板进行改进,只是有些地方的专有名词没有大写,并且技术部分有一些小问题,但仍可利用。
  • 实践教程.pdf
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    《大数据项目开发实践教程》是一本专注于指导读者掌握大数据项目开发的技术书籍。书中通过丰富的案例解析和实战操作,帮助读者深入理解Hadoop、Spark等核心技术框架,并应用于实际工作场景中,助力快速成长为专业的大数据开发者。 大数据项目开发实训 **实训要求** 使用Python编写爬虫程序从招聘网站上抓取数据,并将这些数据存储到MongoDB数据库中;对存入的数据进行清洗后进行数据分析,利用Flume采集日志并将其传输至HDFS中,再通过Hive进行分析。最后将Hive的分析结果用Sqoop技术导入MySQL数据库展示出来,并完成最终的结果可视化。 **爬虫搭建** 本次选取的目标网站是前程无忧网(51job.com),采用Scrapy框架来构建爬虫程序。以下为代码示例: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from wuyou.items import WuyouItem # 引入自定义的item类 import re import urllib.parse class WuyouSpider(scrapy.Spider): name = wuyou # 定义爬虫名称为“Wuyou” allowed_domains = [51job.com] # 允许访问前程无忧网站域名 start_urls = [ https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,9,99,%2Bweb%2B,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=99&workyear=99&cotype=99°reefrom= 99 &jobterm= 99 &companysize= 99 &providesalary= 0 &lonlat =0%2C0&radius=-1&ord_field =0 &confirmdate = 30 &fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=, ] def parse(self, response): items = [] # 爬取字段:职位名称、薪资水平、招聘单位、工作地点、工作经验、学历要求 # 工作内容(岗位职责)、任职要求(技能要求) for job in response.xpath(//div[@class=dw_table]//div[contains(@class, el) and contains(@class,tBody)]): item = WuyouItem() position_name = job.xpath(.//a/@title).extract_first() # 职位名称 salary_level = job.xpath(./span[1]/text()).get() # 薪资水平 company_info = job.xpath(.//span[contains(@class,t2)]/a/text()).get() if not company_info: item[company_name] = item[location] = else: item[company_name],item[location] = re.split(r \| , company_info, maxsplit=1) experience_requirement = job.xpath(./span[2]/text()).get() # 工作经验 education_level = job.xpath(.//div[contains(@class,t3)]/text()).extract_first().strip() position_description = .join(job.xpath(.//div[@class=job_msg]/p/text()).extract()) # 职位描述 skill_requirements = .join(job.css(span[class*=sp4]::text).getall()).replace(\xa0, ).strip() # 技能要求 item[position_name] = position_name, item[salary_level] = salary_level, item[company_name],item[location] = company_info.split( | ) if company_info else (,), item[experience_requirement] = experience_requirement item[education_level] = education_level item[position_description] = position_description item[skill_requirements] = skill_requirements items.append(item) return items ``` 注意:以上代码仅供参考,实际使用时需要根据网站的具体结构和需求进行调整。
  • 面试与经验真实
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    本简历全面展示了应聘者在大数据领域的技术能力、实战经验和职业成就,涵盖数据处理、分析及项目管理等方面。 在准备大数据面试时,除了准备好充实的项目经验外,还需要一份真实的大数据简历来展示自己的能力和经历。 关于项目经验方面,应当详细描述自己参与过的具体大数据项目。这包括项目的总体目标、所使用的工具和技术、你在其中的具体角色以及取得的成绩和收获。可以强调你如何运用如Hadoop或Spark等技术处理大量数据,并且说明你是怎样通过数据分析与挖掘技巧解决实际问题的。同时也可以提及在项目中遇到的各种挑战及其解决方案,以此展示你的团队合作能力。 撰写真实的大数据简历时,则需要突出自己的技术水平和相关经验。比如熟悉的编程语言(例如Java、Python)、数据库知识以及大数据处理框架和技术工具(如Hadoop、Spark、Hive等)。此外还可以列出自己在这个领域的教育背景及任职经历,并提及参加过的培训课程或获得的相关证书,以此来全面展示个人的专业素质和发展历程。
  • Android功能
    优质
    本项目聚焦于在Android平台上实现高效、用户友好的日历应用功能,涵盖事件管理、提醒设置及视图切换等核心模块。 美观的日历切换界面以及优化的背景图片适用于初学者研究学习,便于更好地借鉴。
  • 程.pdf
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    本PDF文档全面梳理了大数据技术的发展历程,从概念萌芽到技术革新,详述关键时期与里程碑事件,展望未来趋势。 大数据的发展历程已有近30年的历史,并经历了多个阶段。 1. 启蒙阶段:数据仓库的出现 20世纪90年代,商业智能(BI系统)诞生,它能够将企业已有的业务数据转化为知识,帮助管理层进行经营决策。例如,在零售场景中需要分析商品销售和库存信息以制定合理的采购计划。显然,这种需求离不开数据分析,并且需要整合多个业务系统的大量数据来进行查询。传统的数据库主要面向单一业务的增删改查操作无法满足这些要求,因此推动了数据仓库概念的发展。 传统意义上的数据仓库第一次明确了数据分析的应用场景并采用独立的技术方案实现它而不依赖于任何特定的业务系统或数据库类型。 2. 技术变革:Hadoop诞生 进入21世纪初随着PC互联网时代的到来产生了海量的信息。这一时期的特点包括: - 数据量激增,如Google和雅虎等网络巨头每天可以生成上亿条用户行为记录。 - 除了结构化业务数据之外还存在大量非结构化的多媒体信息(例如图像、视频)。 显然传统数据库难以应对如此规模的数据挑战。2003年谷歌发布了三篇开创性论文:“谷歌手车”,其中包括MapReduce分布式处理技术,BigTable列式存储系统以及GFS分布式文件系统等关键技术架构的描述,奠定了现代大数据理论的基础框架。由于Google并未公开这三项核心技术源代码仅提供设计文档,在Yahoo的支持下2005年Hadoop项目根据上述论文完成了开源实现标志着大数据时代的正式开启。 与传统数据仓库相比Hadoop具有以下优势: - 完全分布式体系结构可以使用低成本硬件搭建集群以满足大规模存储需求。 - 数据格式灵活支持异构类型的数据分析任务。 随着技术的成熟2010年Hadoop世界大会上首次提出了“数据湖”的概念。所谓“数据湖”就是指一个能够原样保存各种原始格式文件而不进行预处理或清洗的系统,企业可基于此构建自己的核心资产数据库从而推动了Hadoop商业化的进程。 3. 数据工厂时代:大数据平台兴起 商用版Hadoop包含多种技术使得整个开发流程变得非常复杂。为了满足特定的数据需求往往需要完成数据抽取、存储、加工等一系列操作环节。这导致了较高的技术门槛限制了大数据解决方案的广泛采用。 针对上述问题,面向研发场景提供一站式服务的大数据平台应运而生。这种“平台即服务”的理念能够显著提高开发效率使得原始数据可以在流水线上快速转换为指标并呈现在各种报表或产品中供进一步使用分析。 4. 数据价值时代:阿里巴巴提出数据中台 2016年左右正值移动互联网普及之际大数据技术已经较为成熟并且催生了许多应用场景。但随之而来的问题是由于各业务线独立开发导致大量重复工作和资源浪费使得整体成本上升效率低下。 马云在此时提出了“数据中台”的概念强调通过避免重复计算实现数据服务化从而提高共享能力并赋能各个部门。“One Data,One Service”成为当时的口号核心思想在于减少冗余提升协作效能。
  • Linux
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    简介:拥有丰富的Linux项目开发经验,擅长在Linux环境下进行软件设计与实现,熟练掌握多种编程语言及框架。 具有Linux项目开发经验。