💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙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！ 💜💜
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@TOC
基于大数据的大学生就业因素数据分析系统（Spark+Spring+Vue+Echarts）-系统功能介绍
基于大数据的大学生就业因素数据分析系统采用 Spark 作为核心大数据处理框架，搭配 Spring 后端框架、Vue 前端框架及 Echarts 可视化工具，专注于挖掘和分析影响大学生就业的各类因素。系统从学业成就、实践能力、综合画像、关键因素组合四个维度出发，实现了 CGPA 分数段与就业率关联分析、实习经验对就业影响分析、学生画像聚类分析等功能，通过 HDFS 存储海量就业相关数据，利用 Spark SQL 进行高效数据查询与计算，借助 MySQL 存储结构化分析结果，最终以 Echarts 生成直观的可视化图表，帮助用户清晰把握不同因素与就业结果的内在联系，为计算机专业毕业设计提供一套完整的大数据分析系统开发与应用方案，满足毕业设计中对大数据技术实践与数据分析能力展示的需求。
基于大数据的大学生就业因素数据分析系统（Spark+Spring+Vue+Echarts）-系统技术介绍
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 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
基于大数据的大学生就业因素数据分析系统（Spark+Spring+Vue+Echarts）-系统背景意义
当前大学生毕业季面临的毕设选题中，大数据相关方向因贴合技术趋势逐渐成为热门，但很多选题要么偏向理论研究，要么与实际应用场景脱节，导致学生在开发过程中难以找到明确的功能定位和技术落地路径。尤其是在就业相关数据分析领域，多数现有方案要么技术栈单一，仅停留在简单的数据统计层面，要么缺乏系统的分析维度设计，无法全面挖掘影响就业的关键因素。对于计算机专业大四学生来说，既需要一个能整合 Spark、Spring、Vue 等主流技术的毕设选题，又希望选题能有具体的分析场景支撑，避免开发过程中出现功能空洞、技术碎片化的问题，基于大数据的大学生就业因素数据分析系统正是在这样的需求背景下提出，旨在为学生提供一个技术整合性强、应用场景明确的毕设方向。 从学生毕设实践角度来说，这个系统能让学生在开发过程中实际接触并运用 Spark 大数据处理框架、Spring 后端开发、Vue 前端构建及 Echarts 可视化等技术，把课堂上学到的理论知识转化为实际的系统开发能力，熟悉大数据项目从数据处理到功能实现再到可视化展示的完整流程，为毕设答辩提供扎实的技术实践支撑。从实际应用角度看，系统产出的就业因素分析结果，能为学校就业指导工作提供一定的数据参考，帮助老师更清晰地了解不同学业、实践因素对学生就业的影响，不过作为毕业设计，系统的分析范围和数据规模有限，主要还是以技术实践和分析思路展示为主，为后续更深入的就业数据分析研究提供基础的系统架构和分析维度参考。
基于大数据的大学生就业因素数据分析系统（Spark+Spring+Vue+Echarts）-系统演示视频
基于大数据的大学生就业因素数据分析系统（Spark+Spring+Vue+Echarts）-系统演示图片
基于大数据的大学生就业因素数据分析系统（Spark+Spring+Vue+Echarts）-系统部分代码
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
@Service
public class EmploymentAnalysisService {
private final SparkSession sparkSession;
public EmploymentAnalysisService() {
this.sparkSession = SparkSession.builder()
.appName("EmploymentFactorAnalysisSystem")
.master("local[
]")
.config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://
localhost:900
0/use
r/hiv
e/war
ehous
e
")
.getOrCreate();
}
public List analyzeCgpaAndEmploymentRate() {
Dataset employmentData = sparkSession.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://
localhost
:3306
/empl
oymen
t_db
")
.option("dbtable", "student_employment_info")
.option("user", "root")
.option("password", "123456")
.option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
.load();
employmentData.createOrReplaceTempView("student_employment");
Dataset cgpaEmploymentRate = sparkSession.sql (
"SELECT" +
"CASE" +
"WHEN cgpa < 6 THEN '6 分以下 '" +
"WHEN cgpa >=6 AND cgpa <7 THEN '6-7 分 '" +
"WHEN cgpa >=7 AND cgpa <8 THEN '7-8 分 '" +
"WHEN cgpa >=8 AND cgpa <9 THEN '8-9 分 '" +
"ELSE '9 分以上 ' END AS cgpa_segment," +
"COUNT (
) AS total_students, " +
"SUM (CASE WHEN placement = ' 是 ' THEN 1 ELSE 0 END) AS employed_students," +
"(SUM (CASE WHEN placement = ' 是 ' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT (
)) * 100 AS employment_rate " +
"FROM student_employment " +
"GROUP BY cgpa_segment " +
"ORDER BY employment_rate DESC"
);
return cgpaEmploymentRate.collectAsList();
}
public List analyzeInternshipAndEmployment() {
Dataset employmentData = sparkSession.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://
localhost
:3306/e
mploy
ment_
db
")
.option("dbtable", "student_employment_info")
.option("user", "root")
.option("password", "123456")
.option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
.load();
employmentData.createOrReplaceTempView("student_employment");
Dataset internshipEmployment = sparkSession.sql(
"SELECT " +
"internship_experience AS has_internship, " +
"COUNT(
) AS total_students, " +
"SUM (CASE WHEN placement = ' 是 ' THEN 1 ELSE 0 END) AS employed_students," +
"(SUM (CASE WHEN placement = ' 是 ' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT (*)) * 100 AS employment_rate," +
"AVG (CASE WHEN placement = ' 是 ' THEN cgpa ELSE 0 END) AS avg_cgpa_employed" +
"FROM student_employment" +
"GROUP BY internship_experience" +
"ORDER BY employment_rate DESC"
);
return internshipEmployment.collectAsList ();
}
public List analyzeStudentProfileClustering() {
Dataset employmentData = sparkSession.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://
localhost:3306/employment_db
")
.option ("dbtable", "student_employment_info")
.option ("user", "root")
.option ("password", "123456")
.option ("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
.load ();
employmentData = employmentData.withColumn ("internship_numeric",
employmentData.col ("internship_experience").equalTo ("是").cast ("integer"));
employmentData.createOrReplaceTempView ("student_employment");
Dataset profileData = sparkSession.sql(
"SELECT " +
"student_id, " +
"cgpa, " +
"internship_numeric, " +
"projects_completed, " +
"communication_skills " +
"FROM student_employment");
profileData.createOrReplaceTempView("student_profile");
Dataset kmeansResult = sparkSession.sql (
"SELECT" +
"profile.student_id," +
"profile.cgpa," +
"profile.internship_numeric," +
"profile.projects_completed," +
"profile.communication_skills," +
"cluster.cluster_id," +
"CASE" +
"WHEN cluster.cluster_id = 0 THEN ' 学术优先型 '" +
"WHEN cluster.cluster_id = 1 THEN ' 实践主导型 '" +
"WHEN cluster.cluster_id = 2 THEN ' 全面发展型 '" +
"ELSE ' 待分类 ' END AS profile_type" +
"FROM student_profile profile" +
"JOIN (SELECT" +
"student_id," +
"
org.apache.spark.ml
.clustering.KMeans.predict (" +
"
org.apache.spark.ml
.feature.VectorAssembler.transform (" +
"
org.apache.spark.ml
.feature.VectorAssembler ().setInputCols (array ('cgpa', 'internship_numeric', 'projects_completed', 'communication_skills')).setOutputCol ('features')," +
"profile)" +
") AS cluster_id" +
"FROM student_profile profile) cluster" +
"ON profile.student_id = cluster.student_id");
return kmeansResult.collectAsList ();
}
}
基于大数据的大学生就业因素数据分析系统（Spark+Spring+Vue+Echarts）-结语
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