基于Hadoop平台的岗位需求分析——以计算机软件行业为例.pdf
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1、SOFTWARE2023软 件第 44 卷 第 8期2023 年Vol.44,No.8作者简介:田圻(1992),男,湖北黄冈人,本科,助教,研究方向:计算机软件。基于 Hadoop 平台的岗位需求分析以计算机软件行业为例田圻 杨佳骏 覃天(湖北工业职业技术学院智能工程学院,湖北十堰 442000)摘要:近年来,随着高校毕业生人数不断上升,毕业生就业竞争压力与日俱增。本文以计算机软件行业为例,设计并实现了一种基于大数据技术的行业招聘信息分析系统。利用 Scrapy 爬虫框架采集网络招聘数据,在 Hadoop 平台上,使用MapReduce 对空值、重复值、异常值等异常数据进行数据预处理后,储存
2、于 HDFS 分布式文件系统。之后选取行业、职位、地域等多个维度对行业招聘需求进行分析,挖掘出针对高职院校人才招聘的精准需求,并使用 Java Web 进行数据可视化展示。实践表明,计算机软件行业在职位、地域上存在较大差别,该系统能够为大学生在职业生涯规划上提供更有效的决策。关键词:网络招聘;高职就业;Scrapy 爬虫;Hadoop 分布式集群;数据分析;数据可视化中图分类号:TP311.5 文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2023.08.037本文著录格式:田圻,杨佳骏,覃天.基于Hadoop平台的岗位需求分析以计算机软件行业为例J.软件,2023
3、,44(08):153-155Job Demand Analysis Based on Hadoop Platform:Consider the Computer Software IndustryTIAN Qi,YANG Jiajun,QIN Tian(College of Intelligent Engineering,Hubei Polytechnic,Shiyan Hubei 442000)【Abstract】:In recent years,with the increasing number of college graduates,the pressure of graduate
4、 employment competition is increasing day by day.Taking computer software industry as an example,this paper designs and implements an industry recruitment information analysis system based on big data technology.The Scrapy crawler framework is used to collect network recruitment data.On the Hadoop p
5、latform,abnormal data such as null values,duplicate values and outliers are pre-processed by MapReduce and stored in the HDFS distributed file system.After that,the recruitment demand of the industry is analyzed from multiple dimensions such as industry,position and region,and the precise demand for
6、 talent recruitment in higher vocational colleges is mined,and the data is displayed visually using Java Web.The practice shows that there are great differences in positions and regions in computer software industry,and this system can provide more effective decision-making for college students in c
7、areer planning.【Key words】:online recruitment;vocational employment;Scrapy crawler;Hadoop distributed cluster;data analysis;data visualization设计研究与应用1 Hadoop 技术的应用1.1 数据处理过程首先通过 Hadoop 生态圈相关的技术构建大数据分析平台,数据采集阶段构建 Scrapy-Redis 分布式爬虫任务并使用 Scrapyd 对执行过程进行管理,每天采集知名招聘网站的招聘信息。数据预处理阶段由 Azkaban 进行MapReduce 任
8、务调度管理,MapReduce 读取 HDFS中的数据进行预处理。再通过 Hive 脚本任务调度管理执行 HQL 对数据进行分析,构建多维度的数据仓库进行多角度的分析,挖掘潜在有价值的数据并将结果存储到 Hive 数据仓库中。最后,构建 Java Web 应用系统使用 ECharts 数据可视化技术将分析结果进行展示,更加直观地理解数据的意义,如图 1 所示。1.2 相关技术应用招聘信息数据源是互联网公开的招聘网站信息,通过 Web 相关技术对信息进行采集。数据采集阶段使用154软 件第 44 卷 第 8 期SOFTWAREPython 数据爬虫常用技术 Scrapy 框架,使用 Scrapy
9、d部署分布式爬虫任务,进行发布、定时、日志记录等操作。同时,爬取的招聘信息数据先存储在 Redis 缓存数据中,应对数据采集过程可能中断的情况实现“断点续爬”,再通过 Windows 定时任务执行 Python 程序将数据持久化存储到 MySQL 数据中。最后,使用Sqoop 数据迁移软件,将数据库中的招聘信息数据迁移至 Hadoop 平台的 HDFS 分布式文件系统中。数据清洗阶段,编写 MapReuce 程序读取 HDFS 中并进行预处理。对数据进行重新审查和校验的过程,删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性1。数据存储阶段,通过行业、职位、地域等多个维度构建 Hive 数据仓库,
10、并将数据清洗后的数据导入。数据分析阶段,使用Hive SQL 对数据进行多维度的分析。数据可视化阶段,使用 HTML5、CSS3、JavaScript 搭建前端页面,后端JavaWeb 常用技术 Spring、SpringMVC、MyBatis 框架,结合 ECharts 开源图表技术对数据进行展示。2 数据采集方案计算机软件行业的招聘信息每日新增或更新的数据量约为 150 万条,所以数据采集需要保证高效率与可靠性。数据采集使用 Scrapy 数据采集框架,Scrapyd 拥有版本控制,如果爬虫出现了不可逆的错误,可以通过接口恢复到之前的任意版本。在分布式爬虫中,将爬取任务分配给多台计算机同时
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