精通Java后端开发,熟练运用Spring框架和Spring Boot构建高效、可维护的微服务。熟悉数据库设计与操作,包括MySQL、pg、SQL server等。具备RESTful API设计和MVC模式的经验。熟练使用Git进行版本控制,熟悉前端基础技术,包括HTML、CSS、JavaScript。熟悉缓存技术(如Redis)、消息队列(如RocketMQ、Kafka),并具备构建工具(如Maven、Gradle)和测试框架(如JUnit)的使用经验。对微服务架构、容器化技术(如Docker、Kubernetes)有一定了解。熟悉linux相关操作命令。
熟悉大数据相关工具(如海豚调度、hadoop、canal、dinky、flink、datax等)
关注安全性、性能优化、日志记录和监控。拥有卓越的问题解决能力和团队协作技能。
1、智慧园区管理平台
在智慧园区管理平台项目中,负责后端开发,采用Java语言和Spring Boot框架搭建微服务架构。
人行业务: 实现人员出入管理,包括员工刷卡、人脸识别等身份验证方式,将数据与企业内部系统集成,确保园区安全。
车行业务: 设计停车管理系统,包括车辆进出记录、车位实时监测、在线缴费等功能,提升园区交通效率。
球场预约: 搭建球场预约系统,使用户能够在线预订球场、查询预约状态,并支持支付功能,提高球场资源利用率。
多园区管理: 构建多园区管理模块,使得平台可扩展至不同园区,实现数据隔离和定制化管理。
权限与安全: 引入OAuth等安全机制,确保敏感信息的安全传输和存储,并实施权限管理,限制用户访问敏感数据。
前后端协作: 与前端团队协作,设计RESTful API,提供清晰的接口文档,确保前后端的有效沟通和协同开发。
技术栈: 使用MySQL数据库存储数据,集成Redis作为缓存,引入消息队列rocketMq以异步处理任务。同时,采用Docker容器化技术,通过Kubernetes进行容器编排,确保平台的弹性和可伸缩性。
该项目取得了良好的用户反馈,提高了园区内部运营效率,为不同场景下的园区管理提供了智能化解决方案。
2、大数据平台搭建与维护
在大数据平台搭建与维护项目中,担任技术负责人,负责架构设计、平台搭建和系统维护。
Hadoop生态系统: 构建基于Hadoop的分布式存储与计算平台,包括HDFS、YARN、MapReduce等组件,用于存储和处理海量数据。
海豚调度: 集成海豚调度系统,实现任务的调度与监控,确保作业按时完成,并通过调度算法提高资源利用率。
Canal与Dinky: 使用Canal进行MySQL数据库的实时增量同步,将变更数据导入大数据平台。结合Dinky实现分布式任务的调度与执行。
Flink: 引入Flink实时计算引擎,用于流式数据处理与分析。设计实时数据流管道,提高对数据的实时洞察能力。
DataX: 部署DataX数据传输工具,实现数据的离线批量传输,确保数据在不同存储之间的高效迁移。
性能调优与监控: 进行平台性能调优,优化集群配置,提高作业运行效率。同时,搭建监控系统,实时监测集群状态,保障平台稳定运行。
容器化与自动化: 使用Docker容器化技术,实现组件的快速部署与管理。通过Ansible等自动化工具,简化平台运维流程,提高运维效率。
团队协作: 与多个团队密切协作,包括数据工程师、运维团队和业务团队,确保平台满足不同业务需求。
该项目成功搭建了高可用、可扩展的大数据平台,为企业提供了数据分析与挖掘的支持,极大提高了数据处理效率和业务洞察能力。
我在多个项目中担任后端开发角色,其中包括以下关键模块: 人行管理: 设计与实现人员进出管理系统,支持多种身份验证方式,如卡片和人脸识别,以确保园区内人员的安全。 车行管理: 构建停车管理系统,包括车辆进出记录、实时车位监测和在线缴费功能,以提高园区交通效率。 场
我参与设计与开发了一款数据分析调度平台,旨在帮助企业更高效地进行数据处理、分析和报告生成。以下是该平台的主要特点和功能: 任务调度与监控: 实现了可视化的任务调度与监控系统,支持定时和事件触发的任务调度,同时提供实时的任务执行监控和日志查看。 数据源集成: 提供多种数