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1.编写技术设计文档、测试文档
2.使用zookeeper搭建Hadoop HA及Hive集群
3.使用Sqoop将MySQL数据导入HDFS
4.使用Flume将日志数据导入HDFS
5.写MapReduce、HiveSQL、HiveUDF进行大数据分析
6.写MapReduce进行日志分析、业务分析

项目介绍
系统使用过程中数据积累到TB级别，报表性能下降，所以需要hive。
分析客户的喜好和需求类型，分析客户群的地域区别、时间分布、偏好以及消费倾向，可以对营销人员提供数据支持。进一步进行错误日志分析，访问渠道分析，服务响应分析，并汇总到决策系统中，从而做出对应的业务变更。
连锁餐饮大数据分析平台：采用了，hadoop， zookeeper， hive，sqoop，flume等技术。
主要分析餐饮o2oweb，微信，app等系统产生的log日志，分析各个品牌，各个渠道，各个门店以及各种产品的销售状态，以及骑手送餐效率等。
主要模块有，餐期分析，产品销售分析，会员分析，销售渠道分析，销售渠道分析，门店kpi分析，骑手kpi分析，后厨kpi分析，访问转化率分析，访问路径分析，推广（广告）渠道kpi分析等模块。
我的职责
1.参与搭建Hadoop高可用集群
2.安装mysql，并配置主主互备
3.使用sqoop将数据加载到HDFS中
4.使用flume收集日志，并将日志导入HDFS中
5.编写hiveSQL，分析、处理数据
6.编写mapreduce对日志访问热点等数据进行分析
7.通过更改hive的参数，对hiveSQL查询的速度进行调优
8.编写相应的技术文档

掌握 hadoop，hive，zookeeper，sqoop，flume 和 linux 基本操作;
了解 python，mybatis，hibernate，spring，hadoop 生态(spark，hbase，kafka，storm 等)
开发过大量hivesql 进行数TB数据的数据分分析
开发过mapreduce，进行非结构化日志分析
搭建过hadoop ha，hive ha，zookeeper集群
优化过hive，成功解决过hive数据倾斜的问题
在工作中能独立找出问题点，并分析和解决问题
性格沉稳，责任心强，对工作积极乐观，有较强的逻辑能力，敢于面对困难和挑战，有良好的职业道德
吃苦耐劳，适应性强，工作态度端正，有求知欲
能出色的完成领导交代的工作