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毕业于电子科技大学
1. 大规模数据处理与实时监控
熟练使用 Kafka、Flume、Storm、HBase、HDFS 等分布式大数据处理组件，构建高吞吐、低延迟的数据采集与处理管道。
设计并实现车辆在途监控系统，支持 3000+ 并发连接，TPS 达到 10w/s，通过优化 I/O 和线程模型，实现性能提升 3 倍。
使用 Netty 构建高性能通信服务，支持海量连接的实时状态上报和监控。
2. 分布式存储与查询优化
利用 HDFS 存储大规模轨迹数据，支持历史查询与离线分析。
使用 HBase 构建车辆实时状态存储系统，设计高效索引策略，确保毫秒级查询响应。
针对不同业务场景（如轨迹回放、车辆定位）设计离线计算（MR）和实时查询（Phoenix）结合的解决方案。
3. 性能测试与优化
负责在途监控系统的性能测试方案设计与落地，利用 JMeter 和自研测试工具模拟高并发流量场景，定位系统瓶颈。
通过服务拆分、任务重构、异步处理等方式优化任务执行效率，实现服务的高效扩展。
4. 云平台迁移与多环境部署
主导从 阿里云到 AWS 的集群无缝迁移，设计容器化方案，确保数据完整性和服务平稳过渡。
使用 DistCp 和 HBase HFile 技术实现分布式数据迁移，支持大规模历史数据的高效复制。
基于 Docker 和 Kubernetes 构建微服务架构，在不同云平台间实现灵活部署与扩展。
5. 运输业务系统设计与开发
熟练掌握 Spring MVC、MyBatis、MySQL 等开发技术，构建订单管理、调度分配、结算管理等核心模块。
设计基于 WebSocket 的实时推送机制，支持车辆状态和货物信息的动态更新与可视化监控。
实现运输业务流程的全流程管理，包括订单录入、调度分配、货物跟踪、轨迹查询和费用结算。
6. 综合架构设计能力
设计了集 实时处理、离线分析、业务管理 于一体的系统架构，通过分层解耦和模块化设计提升系统的可扩展性和可维护性。
构建基于 微服务架构 的高可用系统，支持跨平台部署和弹性扩展。
将大数据技术与传统业务系统结合，实现运输环节的数字化和智能化