【大数据毕设天花板】1个系统，17项核心分析功能，基于Hadoop的招聘数据分析系统有多强

计算机编程指导师
57 阅读7分钟

BOSS直聘岗位招聘数据可视化分析系统-简介

“基于Hadoop的BOSS直聘岗位招聘数据可视化分析系统”是一个完整的数据工程与Web应用实践项目，其核心在于利用大数据技术栈处理、分析并直观呈现海量的网络招聘信息。本系统首先通过数据采集模块获取BOSS直聘网站上的公开岗位数据，然后将这些非结构化的原始数据存入Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。项目的关键处理环节由Apache Spark承担，我们利用Spark SQL对HDFS上的数据进行高效的清洗、转换和聚合分析，例如，从“15-30K·13薪”这类文本中提取并计算出标准化的平均薪资，对技能标签进行拆分和词频统计。分析完毕的结构化结果数据被存入MySQL数据库，以供上层应用快速查询。后端服务采用主流的SpringBoot框架构建，负责提供RESTful API接口，响应前端的数据请求。前端界面则基于Vue全家桶技术，并深度整合了Echarts可视化图表库，将复杂的分析结果，如不同城市的岗位数量地图、工作经验与薪资水平的关联曲线、热门技能词云图等，以交互式图表的形式清晰地展示给用户。整个系统打通了从数据获取、大数据处理、数据存储到后端API服务和前端可视化展示的全链路，是一个综合展现了大数据处理能力和全栈开发能力的毕业设计项目。

BOSS直聘岗位招聘数据可视化分析系统-技术

开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL

BOSS直聘岗位招聘数据可视化分析系统-背景

选题背景 这几年，对于我们计算机专业的学生来说，找工作这个话题几乎贯穿了整个大学生活。一打开各种招聘App，铺天盖地都是岗位信息，但这些信息又多又杂，看得人眼花缭乱。比如说，很多人都在讨论去一线城市还是新一线城市，但每个城市的真实岗位需求量和薪资水平到底差多少？大家都在说要学热门技术，可到底哪些技术才是当前企业真正需要的？还有，学历和工作经验对薪资的影响具体有多大？这些问题光靠刷岗位列表很难得到一个直观、量化的答案。我们平时在学校里学了像Hadoop、Spark这些大数据技术，但总感觉它们离实际应用有点远。所以，我就想，能不能把学到的技术用在解决这个我们自己都关心的实际问题上？把这些海量的、零散的招聘数据收集起来，用大数据的处理能力去分析它，挖掘出背后的市场趋势和规律，这不仅能让找工作的同学心里更有底，也让我们所学的专业知识真正“落地”，变成一个看得见、摸得着的实用工具。

选题意义 说实话，做这个系统，首先对自己来说是一次特别好的锻炼。它不像做个普通的增删改查管理系统，而是要走通一整个数据处理的流程。从怎么拿到数据，到怎么用Spark去清洗和计算这些有点乱的数据，再到怎么把分析结果用一个好看的前端界面展示出来，每个环节都是一次挑战和学习，能把课堂上那些理论知识串起来，变成一个拿得出手的完整项目，这对提升自己的工程实践能力帮助很大。从实际使用的角度看，这个系统虽然算不上什么商业级的大产品，但对正在找方向的同学来说，应该能提供一些小小的帮助。它能比较直观地告诉你，现在市场上Java和Python哪个需求更多，或者本科生在北京工作三年大概能拿到什么水平的薪资。这些基于真实数据得出的结论，总比道听途说要靠谱一些，能为大家在做职业规划或者选择城市时提供一个数据参考。从学术和技术的角度来讲，这个项目也算是一个完整的大数据应用案例，它验证了用Hadoop和Spark这一套技术栈来处理和分析现实世界数据的可行性，对于理解大数据技术如何解决实际业务问题，提供了一个小而具体的范例。

BOSS直聘岗位招聘数据可视化分析系统-图片展示

QQ20251025-154421.png

QQ20251025-154523.png

QQ20251025-154621.png

QQ20251025-154647.png

QQ20251025-154716.png

QQ20251025-154742.png

QQ20251025-154840.png

QQ20251025-154908.png

QQ20251025-154936.png

QQ20251025-154957.png

QQ20251025-155018.png

QQ20251025-155042.png

BOSS直聘岗位招聘数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql.functions import udf, col, explode, split, avg, count, lower, sum
from pyspark.sql.types import DoubleType
import re

# 关键大数据处理引用与使用
spark = SparkSession.builder.appName("BossZhipinAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 假设df是从HDFS加载了原始数据的DataFrame
# df = spark.read.json("hdfs://path/to/your/data.json")

# 核心功能一：分析不同工作经验对应的平均薪酬
def get_salary_by_experience(df):
    def parse_salary(salary_str):
        try:
            salary_str = salary_str.lower().replace('k', '').replace('薪', '')
            if '·' in salary_str:
                salary_str = salary_str.split('·')[0]
            if '-' in salary_str:
                parts = salary_str.split('-')
                low = float(parts[0])
                high = float(parts[1])
                return (low + high) / 2.0
            else:
                return float(salary_str)
        except (ValueError, IndexError, AttributeError):
            return None
    parse_salary_udf = udf(parse_salary, DoubleType())
    result_df = df.withColumn("avg_salary", parse_salary_udf(col("salarydesc"))) \
        .filter(col("avg_salary").isNotNull()) \
        .filter(col("jobexperience").isNotNull()) \
        .groupBy("jobexperience") \
        .agg(avg("avg_salary").alias("average_salary"), count("*").alias("job_count")) \
        .orderBy(col("average_salary").desc())
    # 在Django/Flask中，将PySpark DataFrame转换为JSON格式返回
    # result_json = result_df.toJSON().collect() # 这是一个简化的示例
    # return json.loads(f"[{','.join(result_json)}]")
    return result_df.toPandas().to_dict(orient='records') # 更常见的方式是转为Pandas再序列化

# 核心功能二：全国热门技能需求词云分析
def get_skill_word_cloud(df):
    skill_df = df.select("skills") \
        .filter(col("skills").isNotNull() & (col("skills") != "")) \
        .withColumn("skill", explode(split(col("skills"), "[,、，/ ]"))) \
        .filter(col("skill") != "") \
        .groupBy("skill") \
        .count()
    # 对一些常见同义词进行合并，例如'java'和'Java'
    final_skill_df = skill_df.withColumn("skill_lower", lower(col("skill"))) \
        .groupBy("skill_lower") \
        .agg(sum("count").alias("value")) \
        .select(col("skill_lower").alias("name"), col("value")) \
        .orderBy(col("value").desc()) \
        .limit(100)
    # 转换为前端Echarts词云图需要的格式
    return final_skill_df.toPandas().to_dict(orient='records')

# 核心功能三：综合分析工作经验、学历与薪酬的关系
def get_salary_by_experience_and_degree(df):
    # 复用之前定义的parse_salary UDF
    parse_salary_udf = udf(lambda s: parse_salary(s), DoubleType())
    result_df = df.withColumn("avg_salary", parse_salary_udf(col("salarydesc"))) \
        .filter(col("avg_salary").isNotNull()) \
        .filter(col("jobexperience").isNotNull()) \
        .filter(col("jobdegree").isNotNull()) \
        .groupBy("jobexperience", "jobdegree") \
        .agg(avg("avg_salary").alias("average_salary"), count("*").alias("job_count")) \
        .filter(col("job_count") > 10) \
        .orderBy("jobexperience", "jobdegree")
    # 这个多维数据非常适合在前端渲染成热力图或复杂的分组柱状图
    # 数据结构如: {"jobexperience": "1-3年", "jobdegree": "本科", "average_salary": 18.5}
    return result_df.toPandas().to_dict(orient='records')

# 在实际的Django/Flask视图函数中调用以上函数
# def api_salary_by_experience(request):
#     # 此处省略加载df的步骤
#     data = get_salary_by_experience(df)
#     return JsonResponse(data, safe=False)

BOSS直聘岗位招聘数据可视化分析系统-结语

从杂乱无章的数据到清晰直观的可视化图表，每一步都是技术和汗水的结晶。希望这个小小的项目能给同样在为毕设选题和开发发愁的计算机小伙伴们带来一点灵感。

大家觉得哪个分析功能最实用？或者你觉得还可以增加哪些更有趣的分析维度？欢迎在评论区留下你的想法，我们一起交流探讨！你们的毕设选题是啥方向的呀？也来聊聊吧！

如果觉得这个项目对你有帮助，别忘了点赞、收藏、转发支持一下，你们的“一键三连”是我继续分享的最大的动力！后续还会分享更多关于系统实现的细节哦！

avatar
文章
阅读
粉丝