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擅长的技术
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通用技术能力：
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Java
高级
能力说明：
精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
云产品技术能力：
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ACP
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阿里云云计算ACP专业认证考试
获得于2021-04-28 21:14:03
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阿里云云计算ACP专业认证考试
阿里云技能认证
详细说明-
发表了文章 2021-09-17
云原生大数据架构中实时计算维表和结果表的选型实践
前言传统的大数据技术起源于 Google 三架马车 GFS、MapReduce、Bigtable，以及其衍生的开源分布式文件系统 HDFS，分布式计算引擎 MapReduce，以及分布式数据库 HBase。最初的大数据技术与需求往往集中在超大规模数据存储、数据处理、在线查询等。在这个阶段，很多公司会选择自建机房部署 Hadoop 的方式，大数据技术与需求集中在离线计算与大规模存储上，常见的体现方式
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发表了文章 2021-09-08
从 0 到 1 通过 Flink + Tablestore 进行大数据处理与分析
阿里云实时计算 Flink 版是一套基于 Apache Flink 构建的⼀站式实时大数据分析平台。在大数据场景下，实时计算 Flink 可提供端到端亚秒级实时数据流批处理能力。表格存储 Tablestore （又名 OTS）是阿里云自研的多模型结构化数据存储，可提供海量结构化数据的存储、查询分析服务。表格存储的双引擎架构支持千万TPS和毫秒级延迟的服务能力，可作为大数据计算的极佳上下游存储。
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发表了文章 2021-09-03
使用 Blink 访问表格存储 Tablestore
本文介绍如何使用实时计算 Blink 服务访问表格存储服务（Tablestore），并进行开发。背景Blink 产品介绍阿里云实时计算Flink版（Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink，Powered by Ververica）是阿里云基于Apache Flink构建的企业级、高性能实时大数据处理系统，由Apache Flink创始团队官方
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发表了文章 2021-01-20
Tablestore Adhoc 分析性能测试白皮书
本文主要介绍 Tablestore 在 Adhoc 分析场景下的性能测试，主要包括测试环境、测试工具、测试方案、测试结果以及测试结论等。
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发表了文章 2021-01-05
使用 Flink SQL 访问 Tablestore 源表
本文将介绍如何使用使用 Flink SQL 通过流处理的方式访问 Tablestore 源表。 在流计算场景下，用户可以基于[通道服务](https://help.aliyun.com/document_detail/102489.html)，利用CDC（数据变更捕获）技术，通过 Flink 完成流式消费和计算。 Flink on Tablesto
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发表了文章 2021-01-05
Tablestore在本地生活用户圈选场景下的分析实践
本地生活服务近年来越来越让我们的自身生活变得便捷。包括社区服务、生活配送、同城跑腿、餐饮、电影票务、休闲娱乐、智慧出现等。已经有大量的互联网企业在其中发现商机，帮忙用户改善原有的生活方式。而这所有的服务都是基于位置的服务（Location Based Services，LBS）。位置信息是提供本地差异化服务的关键信息。如何基于位置与时
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发表了文章
2021-09-17
云原生大数据架构中实时计算维表和结果表的选型实践
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发表了文章
2021-09-08
从 0 到 1 通过 Flink + Tablestore 进行大数据处理与分析
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发表了文章
2021-09-03
使用 Blink 访问表格存储 Tablestore
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2021-01-20
Tablestore Adhoc 分析性能测试白皮书
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发表了文章
2021-01-05
使用 Flink SQL 访问 Tablestore 源表
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2021-01-05
Tablestore在本地生活用户圈选场景下的分析实践
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