•熟练javaSE,javaEE与面向对象的编程思想以及常用的java设计模式
•熟练使用中间件tomcat的配置和部署SVN,GIT,Maven等项目开发及管理工具
•熟练常用的开源框架SSH,Mybatis,Springmvc并对其原理有一定认识
•熟练中间消息件Activemq,rabbitmq以及分布式订阅消息系统Kafka的开发与部署
•熟练mina,netty框架,java IO,多线程,反射以及动态代理等技术
•熟练Redis,mongodb等分布式缓存系统以及Quartz 作业调度框架的使用
•熟练Webservices远程调用技术,熟练使用Xfire,axis2框架
•熟练Solr,ElasticSearch分布式全文搜索引擎开发与部署
•熟练微服务框架springboot,springcloud,docker,jenkins开发与使用
•熟练Zookeeper,Hadoop HDFS,Hive,Hbase,storm,spark以及Sqoop等大数据技术
项目名称:AI智能搜索平台(ABC-Moblie)
软件环境:SpringBoot+SpringCloud+ Mybatis+ Solr+ Elasticsearch +MysqlL+Redis+ kafka+swagger+Git+Jenkins
项目描述: ABC-mobile是一款面向金融专业人士的智能搜索引擎,通过简单的操作,用户可以快速,精准的找到舆情,公告,研报,数据图数据表等数据和报告。同时系统根据用户角色,行为以及订阅数据内容及时准确的推荐个性信息。
数据存储与搜索:通过python爬取资讯,公告,研报等数据分析后推送kafka,使用solr作为分布式系统数据的存储与搜索。使用eureka作为分布式集群注册于服务发现综合管理,feign作为微服务客户端之间的调用以及默认ribbon算法作为客户端的负载均衡,hystrix作为服务熔断异常机制处理。运用整个springcloud框架对微服务进行合理资源与服务分配管理。整个综合搜索微服务对外发布restful接口,提供各项项目的微服务调用与集成
数据订阅与推送:用户通过类型和关键词订阅股票,舆情,公告,研报等数据,mobile通过线程池消费kafka数据,流失处理用户订阅条件,同时通过redis过期缓存对订阅消息去重与合并,最后将消息webscoket实时推送给用户
推荐与feed首页:feed首页通过实时与定时调度推送数据,用户及时准确的获取推荐的个性化信息,同时可以点击查看详情。用户每次进入页面,刷新数据,清空未读条数。推荐舆情页面默认使用用户地理位置和当天的舆情热词搜索展示数据,通过用户不断点击详情,更新用户搜索的热词,达到用户搜索信息越来越精准