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-Java系列:
1、精通lava核心知识,多年一线开发经验,具有良好的编程能力,并熟练使用设计模式。熟练掌握iavase基础知识、对集合、线程io都有深入了解,具备良好的面向对象的编程思想
2、精通Java并发编程,对Java的各种锁机制,线程池机制、AOS等都有深入了解,并在项目中熟练使用
3、精通spring、springmvc、mybatis、springBoot等核心框架,可以根据需求搭建项目,并阅读过核心源码(看过循环依赖的核心代码实现、bean的生命周期、springBoot自动装配原理、内嵌tomcat源码、springBoot启动流程
-通用技术栈
4、精通常用分布式解决方案:分布式事务、分布式锁、分布式ID
5、精通gRPC远程调用框架,熟练运用gRPC完成远程接口调用并进行合理化接口设计
6、熟悉opc通信接口标准,熟练使用opcDA,opcUA进行数据交互
7、精通使用WebSocket、socket进行数据发送与接受,阅读webSocket源码
8、精通mysql,对mysql的锁、事务、索引等都有深入了解
9、精通redis,了解底层磁盘及IQ模型,数据持久化机制,哨兵机制,对于单机和集群redis都有实际经验
10、精通kafka,了解核心原理,对底局刷盘机制,集群分片机制都有深入了解,并对消息丢失和重复消息有对应的线上解决方案
11、熟悉并熟练使用OPCUA、OPCDA等物联网协议
-Spark系列
12、熟悉Hadoop生态的基本组件架构
13、深入了解Spark的架构s设计原理比如内存管理设计、进程模型设计、调度系统设计、Shufle设计
14、熟练使用Spark SQL
15、研读过部分的Spark core源码、Spark SQL源码
16、擅长Spark性能调优,如内存调优、shuffle调优、并行度调优、数据倾斜等
17、深入了解Spark工作机制、任务提交、执行流程,了解Scala编程语言
18、精通Spark框架:底层原理,Spark执行流程,常用Spark原子算原理,SparkSql的优化
工作项目：1.塔山煤矿大数据采集融合平台，解决大规模、多种访问协议、多种数据格式的复杂系统数据集成问题,消除数据孤岛、使得多维度数据融合贯通,提供自由配置、统一规范。具备煤矿工业传感器数据采集功能,并将数据集中收集并存储在由上位机构建的工业大数据底座中。该大数据底座具备海量存储能力,支持动态扩容能力,支持数据容灾备份能力。该大数据底座具备实时采集与存储大规模传感器(2万个以上)数据能力。2.煤矿激光皮带秤系统，通过固态激光雷达传感器,能实时监测皮带输送机上的瞬时过煤重量、瞬时过煤体积等参数,通过计算可以得到密度、含研率等数据。这些数据对媒质分析有着重要的意义,而选煤厂在选煤工作时必须以准确有效的煤质分析为前提,选择合理的选煤方法和工艺流程,有效的利用和整合资源。3.百度EMR+大数据平台，全托管E-MapPReduce(Elastic-MapReduce+,简称EMR+)是构建在百度ECI之上的大数据开源生态的共享型数据处理集群,具有快速、完全托管的特点,让用户可以经济高效的基于开源技术构建大数据解决方案。
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