Hive资源管理工程师简历模板

《Hive资源管理工程师简历模板》

一、个人信息

姓名：张明

性别：男

年龄：32岁

联系方式：138-XXXX-XXXX

电子邮箱：zhangming@example.com

现居地：北京市海淀区

求职意向：Hive资源管理工程师

期望薪资：25K-35K/月

到岗时间：1个月内

二、教育背景

2010.09-2014.06 清华大学 计算机科学与技术专业 本科

主修课程：数据结构、操作系统、数据库原理、分布式计算、大数据技术

毕业论文：《基于Hive的分布式数据仓库优化研究》

2014.09-2017.06 北京大学 软件工程硕士

研究方向：大数据资源调度与管理

学术成果：发表SCI论文2篇（IEEE Transactions on Cloud Computing）

三、工作经历

2017.07-2020.12 阿里巴巴集团 数据平台部 Hive资源管理工程师

职责描述：

1. 负责MaxCompute平台Hive集群资源调度策略优化，通过动态资源分配算法将任务平均等待时间降低40%

2. 设计并实现基于YARN的弹性资源扩容方案，在双11期间支撑日均PB级数据处理，资源利用率提升至85%

3. 开发资源使用监控系统，集成Prometheus+Grafana实现实时资源可视化，异常检测准确率达92%

4. 主导Hive元数据管理优化项目，通过分区表优化和索引重构使查询效率提升3倍

5. 参与跨部门协作，与计算引擎团队共同开发混合调度框架，兼容Spark/Flink任务资源分配

业绩成果：

- 获得2019年度集团技术创新奖（团队）

- 申请发明专利3项（已公示2项）

- 主导开发的资源调度系统服务超过2000个内部业务团队

2021.01-至今 腾讯云 大数据产品部 高级资源管理工程师

职责描述：

1. 构建企业级Hive on Kubernetes资源调度平台，支持多租户隔离和动态配额管理

2. 优化TCPC（腾讯云计算平台）资源调度算法，通过机器学习预测模型将资源碎片率降低至5%以下

3. 设计资源隔离机制，解决共享集群下的任务干扰问题，关键业务SLA达标率提升至99.9%

4. 开发自动化资源调优工具，集成AIOps实现参数自动配置，运维效率提升60%

5. 制定资源使用规范，培训30+业务团队合理使用计算资源，年度成本节约超2000万元

业绩成果：

- 获得2022年度腾讯技术突破奖（个人）

- 主导开发的资源管理系统通过信通院可信云认证

- 发表技术博客20+篇，累计阅读量超50万次

四、专业技能

1. 核心技术能力：

- 精通Hive资源管理机制（YARN/LLAP/Tez）

- 深入理解Hadoop生态系统资源调度原理

- 熟练掌握Kubernetes资源模型与Operator开发

- 精通Java/Python开发，具备Scala/Go语言经验

2. 平台工具：

- 资源调度：YARN、Mesos、K8s Scheduler Framework

- 监控系统：Prometheus、Grafana、ELK Stack

- 开发工具：IntelliJ IDEA、Git、Jenkins

3. 算法能力：

- 资源分配算法（贪心算法、动态规划）

- 机器学习模型（LSTM时间序列预测）

- 性能优化（A/B测试、基准测试）

五、项目经验

项目1：智能资源调度系统开发（2022.03-2022.12）

项目角色：技术负责人

项目描述：针对混合负载场景开发的智能调度系统，集成强化学习算法实现动态资源分配

技术实现：

- 基于K8s CRD定义资源调度策略

- 使用TensorFlow开发预测模型

- 实现多目标优化算法（吞吐量/成本/公平性）

项目成果：

- 资源利用率提升25%

- 任务排队时间减少50%

- 获得公司年度创新项目奖

项目2：跨集群资源联邦管理（2021.06-2021.11）

项目角色：核心开发

项目描述：构建多数据中心资源统一管理平台，支持跨集群资源调度和故障转移

技术实现：

- 开发全局资源视图服务

- 实现基于Raft协议的元数据同步

- 设计分级调度策略（本地优先/全局调配）

项目成果：

- 支撑10+数据中心资源共享

- 灾备恢复时间从小时级降至分钟级

- 申请软件著作权1项

六、证书与荣誉

2018.05 阿里云ACE认证（大数据方向）

2019.11 CDA数据分析师认证（Level II）

2020.06 腾讯云TCB认证架构师

2021.03 全国大数据竞赛二等奖（工信部主办）

2022.09 发表的论文被IEEE ICDCS 2022收录

七、自我评价

1. 技术深度：8年大数据资源管理领域经验，精通从底层资源调度到上层应用优化的全栈技术

2. 架构能力：具备千万级节点集群设计经验，擅长高并发、高可用系统架构设计

3. 问题解决：在资源争用、性能瓶颈、成本优化等方面有系统化解决方案

4. 团队协作：跨部门协作经验丰富，能有效推动技术方案落地

5. 学习能力：持续跟踪Cloud Native、AIOps等前沿技术，保持技术敏锐度

八、附加信息

开源贡献：

- Apache Hive Contributor（提交PR 15+，解决JIRA问题30+）

- Kubernetes SIG-Scheduling Member

技术社区：

- 极客时间《Hive性能调优实战》专栏作者

- 腾讯云TVP技术专家

语言能力：

- 英语CET-6（可熟练阅读技术文档）

- 日语N2（基础交流）

关键词：Hive资源管理、YARN调度、Kubernetes、大数据优化、资源利用率、性能调优、分布式计算、机器学习调度、高可用架构、成本优化

简介：8年大数据资源管理领域经验，主导设计过多个企业级资源调度平台，擅长通过算法优化和架构设计提升集群资源利用率，在阿里巴巴和腾讯期间推动多项技术创新，具备从底层资源分配到上层应用优化的全栈能力，持有多项专业认证和开源贡献。