💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
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基于大数据的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统介绍
本系统全称为《基于大数据的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统》，是一个集数据采集、处理、分析与可视化于一体的综合性大数据应用平台，旨在深度挖掘并直观展示拉勾网计算机行业的招聘市场态势与趋势。系统核心技术架构以后端数据处理为重心，采用了业界主流的Hadoop与Spark大数据框架。具体而言，系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量招聘原始数据的存储基石，确保了数据存储的高可靠性与可扩展性；在此基础上，运用Spark作为核心计算引擎，通过其内存计算的优势高速处理和分析数据，并利用Spark SQL对结构化数据进行高效的即席查询与统计分析，同时结合Python生态中的Pandas与NumPy库进行精细化的数据清洗、转换与预处理操作，从而为上层分析提供高质量的数据源。系统的后端服务逻辑提供了Java（Spring Boot）与Python（Django）两种实现版本，负责业务逻辑处理与数据接口的提供，将Spark分析后的结果数据封装成RESTful API，以供前端调用。前端界面则采用现代化的前后端分离模式，基于Vue框架和ElementUI组件库构建，通过集成强大的Echarts可视化图表库，将复杂的分析结果以数据大屏、动态图表等多种直观形式呈现给用户。在功能层面，系统不仅提供了用户信息管理、系统公告等基础模块，更构建了四大核心数据分析模块：薪酬水平分析模块能够深度挖掘不同技术方向、城市及经验要求下的薪酬分布规律；岗位需求分析模块则聚焦于市场对各类技术栈的需求热度；就业市场分析模块从宏观角度洞察行业整体的供需关系与发展趋势；热门职位分析模块则精准定位当前最受企业青睐的具体岗位画像，共同构成了一个功能完整、技术栈先进、深度与广度兼备的优秀毕业设计项目。
基于大数据的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统演示视频
基于大数据的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统演示图片
基于大数据的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf, col, avg, count, split, explode, desc, round as spark_round
from pyspark.sql.types import FloatType
# 初始化SparkSession，这是所有大数据处理的入口
spark = SparkSession.builder.appName("LagouJobAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 模拟从HDFS或本地文件系统加载数据到DataFrame
# 假设CSV文件有以下列: job_title, city, salary_range, experience, skills
df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/your/lagou_jobs_data.csv")
# --- 核心功能一：薪酬水平分析 ---
# 目标：根据城市分析平均薪酬，需要处理 "15k-30k" 这样的薪酬范围字符串
def analyze_salary_by_city():
# 定义一个UDF（用户自定义函数）来解析薪酬范围字符串并计算平均值
def parse_salary(salary_range):
try:
# 移除'k'或'K'并按'-'分割
parts = salary_range.lower().replace('k', '').split('-')
low = float(parts[0])
high = float(parts[1]) if len(parts) > 1 else low
# 计算范围的平均值作为该职位的代表薪酬
return (low + high) / 2.0
except (ValueError, IndexError):
# 如果格式不规范，则返回None，后续可以过滤掉
return None
# 将Python函数注册为Spark UDF
parse_salary_udf = udf(parse_salary, FloatType())
# 使用withColumn创建一个名为 'avg_salary' 的新列，应用UDF进行计算
salary_df = df.withColumn("avg_salary", parse_salary_udf(col("salary_range")))
# 过滤掉薪酬解析失败的行
valid_salary_df = salary_df.filter(col("avg_salary").isNotNull())
# 按城市(city)进行分组
city_salary_df = valid_salary_df.groupBy("city")
# 计算每个城市分组的平均薪酬
aggregated_df = city_salary_df.agg(avg("avg_salary").alias("average_salary"))
# 对结果进行四舍五入，保留两位小数，让结果更美观
final_df = aggregated_df.withColumn("average_salary", spark_round("average_salary", 2))
# 按平均薪酬降序排序
sorted_df = final_df.orderBy(desc("average_salary"))
# 为了方便前端API返回，将结果转换为JSON格式的列表
result_list = [row.asDict() for row in sorted_df.collect()]
return result_list
# --- 核心功能二：岗位需求分析 ---
# 目标：分析不同技术技能的市场需求量，需要处理 "Java,Spring,MySQL" 这样的技能标签字符串
def analyze_job_demand_by_skill():
# 过滤掉技能标签为空的记录，避免后续处理出错
skills_df = df.filter(col("skills").isNotNull() & (col("skills") != ""))
# 使用split函数将skills字符串按逗号分割成一个技能数组
skills_array_df = skills_df.withColumn("skill_array", split(col("skills"), ","))
# 使用explode函数将技能数组的每个元素炸裂成单独的行
# 这样每一行就代表一个职位需求的一个技能
exploded_df = skills_array_df.withColumn("skill", explode(col("skill_array")))
# 对skill列进行分组
skill_grouped_df = exploded_df.groupBy("skill")
# 计算每个技能出现的次数，即岗位需求量
skill_counts_df = skill_grouped_df.count()
# 为了方便查看，将count列重命名为job_count
final_df = skill_counts_df.withColumnRenamed("count", "job_count")
# 按照岗位需求量进行降序排序，找出最热门的技术
sorted_df = final_df.orderBy(desc("job_count"))
# 获取需求量排名前20的技术
top_skills_df = sorted_df.limit(20)
# 将最终的DataFrame结果转换为字典列表，方便序列化为JSON
result_list = [row.asDict() for row in top_skills_df.collect()]
return result_list
# --- 核心功能三：热门职位分析 ---
# 目标：统计出现频率最高的职位名称，找出市场上的热门职位
def analyze_top_hot_jobs():
# 过滤掉职位名称为空的行，保证数据质量
jobs_df = df.filter(col("job_title").isNotNull() & (col("job_title") != ""))
# 对职位名称(job_title)进行分组
job_title_grouped_df = jobs_df.groupBy("job_title")
# 统计每个职位名称出现的次数
job_counts_df = job_title_grouped_df.count()
# 将默认的'count'列重命名为更具描述性的'post_count'
final_df = job_counts_df.withColumnRenamed("count", "post_count")
# 按照职位发布数量进行降序排列
sorted_df = final_df.orderBy(desc("post_count"))
# 只取排名前10的热门职位进行展示
top_10_jobs_df = sorted_df.limit(10)
# 将DataFrame的结果收集到Driver端，并转换为字典列表
result_list = [row.asDict() for row in top_10_jobs_df.collect()]
return result_list
# 实际调用示例（在Django/SpringBoot的Controller中调用这些函数）
# print("城市薪酬分析结果:")
# print(analyze_salary_by_city())
# print("\n技术需求分析结果:")
# print(analyze_job_demand_by_skill())
# print("\n热门职位分析结果:")
# print(analyze_top_hot_jobs())
# 关闭SparkSession释放资源
spark.stop()
基于大数据的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统文档展示
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