Java 大数据开发

大数据开发 & Java开发工程师简历 1. 个人信息- 工作性质：全职- 目标地点：北京- 目标职能：大数据Spark研发工程师- 目标薪资：面议 2. 求职意向- 职位名称：数据分析研发工程师- 单位名称：图吧导航 3. 专业技能- 大数据Spark研发工程师：- 工作职责：在图吧导航担任数据分析研发工程师期间，负责需求调研、分析、功能模块设计与编码实现，调整项目开发周期，参与业务需求分析，并进行项目规划和效果评估。- 技术掌握：深入理解Spark工作机制，熟练使用Scala编程，能够进行流式数据在线处理分析和性能调优。熟悉Spark Streaming、DataFrame和SQL的使用，同时对Elasticsearch、Hadoop、Hive、Redis和Kafka有深入了解。 Hadoop和Spark技术： Hadoop：理解Hadoop的分布式文件系统，掌握MapReduce原理，能进行编码实现。 Spark：深入理解Spark源码，擅长Spark任务执行流程，能进行性能优化。 数据存储与查询： Elasticsearch：熟悉使用，用于日志管理和数据检索。 Redis：掌握其内存数据库原理，实现高效数据查询。 Hive：理解其工作原理，能进行数据仓库构建，进行数据主题抽取和多维分析。 数据采集与流处理： Kafka：熟练运用，作为数据采集和传输的工具。 Logstash：理解其工作原理，用于数据过滤和分析。 其他技能： Scala：用于Spark编程。 Shell脚本：熟练编写，用于Linux环境的自动化任务。 英文技术文档阅读：能独立阅读和理解英文技术文档，撰写高质量的技术文档。 4. 项目经历- 项目一：智能导航大数据平台- 使用Kafka+SparkStreaming+Redis+HBase/MySQL构建智能导航系统，通过数据分析预测交通状况，提供实时导航服务。

涵盖18种经典数据挖掘算法及Java代码实现，包含决策分类、聚类分析、链接挖掘、关联规则挖掘、模式挖掘等多个方面，并提供每种算法的详细代码示例。

利用Java语言和Spark框架，通过三种方式对中文进行分词、统计和排序，帮助你轻松找出文中最常用的词汇，并通过实例学习大数据开发。

本指南将深入探讨大数据开发领域，从基本概念到常用技术和工具，并提供实践经验。我们让读者全面了解大数据开发过程及其在现代商业中的应用。

采用多元化架构，建设数据获取、计算存储、基础工具、统一运维、数据治理和应用产品等能力，打造开放可靠且易于维护的大数据平台；以数据为核心，需求驱动，通过持续的模型和业务研究，构建内外应用，支持电信运营商和金融等领域的大数据战略。

全面学习大数据与Java，包括Java基础、Linux基础、Hadoop2.x、SQL优化以及Storm、Spark、Flume等全套视频教程。

本指南为使用 Java 进行大数据处理的开发者提供一份关于 Apache Flink 的全面学习资料。 指南内容结构 Flink 基础：介绍 Flink 架构、核心概念以及与其他大数据框架的比较。 DataStream API：深入讲解 Flink 的 DataStream API，包括数据源、转换操作、窗口函数以及状态管理。 案例实战：通过实际案例演示如何使用 Flink 处理实时数据流，例如实时数据统计、异常检测以及机器学习模型训练。 部署与监控：介绍如何在不同环境下部署和监控 Flink 应用程序，确保其稳定性和性能。 适用人群 具备 Java 编程基础的大数据开发人员 希望学习实时数据处理技术的工程师 对分布式系统和流式计算感兴趣的学生 学习目标 掌握 Flink 的核心概念和架构 熟练使用 Java 编写 Flink 应用程序 能够使用 Flink 处理实际的实时数据处理问题 了解 Flink 的部署和监控方法 免责声明 本指南并非官方文档，仅供学习和参考。

本指南提供有关 Hadoop 环境搭建的详细说明，帮助您快速构建 Hadoop 大数据开发环境。

搭建大数据技术开发环境指南，涵盖软件下载、虚拟机创建、Ubuntu系统设置、Java安装、Hadoop安装配置、YARN启动、附加教程（PATH环境变量、Eclipse使用）、MapReduce编程、Hadoop集群配置、HBase安装使用、MySQL安装、Hive安装、Redis安装使用、MongoDB安装使用、Neo4j安装使用、Spark安装使用、Storm安装使用、Kafka安装、Flume安装、Sqoop安装、Hama安装使用。

汇集了一系列Spark快速大数据开发的实用示例，助力您高效学习。