🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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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-功能介绍
本项目是一个【Hadoop+Spark+python毕设】拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统，它构建了一个完整的大数据处理流程。系统首先将海量拉勾网计算机岗位招聘数据存储于Hadoop的HDFS分布式文件系统中，为后续大规模数据处理奠定了坚实基础。核心的数据分析引擎采用Apache Spark，我们利用Python语言编写Spark作业，对原始招聘数据进行一系列复杂的ETL操作，包括处理重复数据、解析薪资范围、标准化职位名称与经验学历要求等。在此基础上，系统围绕多个关键维度展开深度分析，例如不同城市的岗位需求量与薪资对比、主流技术栈的热度与“钱景”、工作经验与薪资的增长关系、以及热门公司福利词云等。所有分析结果最终通过一个基于Django后端与Vue前端的数据可视化平台进行动态呈现，将枯燥的数据转化为直观的图表，帮助用户清晰地洞察当前计算机招聘市场的宏观格局与微观细节。
基于大数据的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-选题背景意义
选题背景 随着信息技术的飞速发展，计算机行业已经成为推动社会进步的核心力量之一。每年都有大量的毕业生涌入这个充满机遇的领域，他们面临着如何选择职业方向、在哪座城市发展、以及自身技能价值如何定位等一系列现实问题。与此同时，像拉勾网这样的招聘平台积累了海量的岗位信息，这些数据虽然是公开的，但它们往往以零散、非结构化的形式存在，普通求职者很难从中直接提炼出有价值的规律。这就产生了一个明显的需求，即需要一个有效的工具来整合并解读这些数据，将信息转化为洞察力，从而为即将踏入职场的学生们提供更清晰的指引。
选题意义 本课题的意义在于它提供了一个将理论知识应用于实际问题的实践平台。对于计算机专业的学生而言，这个项目不仅仅是一次毕业设计，更是一次对大数据技术栈的综合性演练。通过亲手搭建Hadoop环境、编写Spark分析程序、开发可视化界面，学生能够真正理解数据从采集到呈现的全过程，这种动手经验是课堂上难以获得的。从实际应用角度看，系统产出的分析结果能够为求职者提供一份相对客观的市场参考，比如了解不同城市对Java和Python工程师的需求差异，或者看看拥有三年经验大概能期望什么样的薪资水平。虽然它不能保证找到一份理想的工作，但至少能让求职决策变得更有数据依据，减少一些盲目性。对高校教学来说，这类项目也能反映出市场的真实需求，为课程改革提供一些侧面的参考。
基于大数据的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-技术选型
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
基于大数据的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-视频展示
基于大数据的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-图片展示
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, functions as F
from pyspark.sql.types import IntegerType, FloatType
spark = SparkSession.builder.appName("LagouDataAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/招聘信息1.csv", header=True, inferSchema=True)
df_cleaned = df.dropDuplicates()
def parse_salary_udf(salary_str):
if salary_str and 'k' in salary_str.lower():
parts = salary_str.lower().replace('k', '').split('-')
try:
low = float(parts[0])
high = float(parts[1]) if len(parts) > 1 else low
return (low + high) / 2 * 1000
except:
return 0.0
return 0.0
parse_salary = F.udf(parse_salary_udf, FloatType())
df_with_salary = df_cleaned.withColumn("avg_salary", parse_salary(F.col("money")))
city_salary_analysis = df_with_salary.filter(F.col("avg_salary") > 0).groupBy("area").agg(F.avg("avg_salary").alias("city_avg_salary")).orderBy(F.desc("city_avg_salary"))
city_salary_analysis.coalesce(1).write.csv("hdfs://path/to/result/2_city_avg_salary.csv", header=True, mode="overwrite")
def standardize_exp_udf(exp_str):
if exp_str:
exp_str = exp_str.strip()
if "应届" in exp_str or "在校" in exp_str:
return "应届生"
if "1-3" in exp_str:
return "1-3年"
if "3-5" in exp_str:
return "3-5年"
if "5-10" in exp_str:
return "5-10年"
if "10年以上" in exp_str:
return "10年以上"
if "不限" in exp_str:
return "经验不限"
return "其他"
standardize_exp = F.udf(standardize_exp_udf)
df_exp_salary = df_with_salary.withColumn("standard_exp", standardize_exp(F.col("job_exp"))).filter(F.col("avg_salary") > 0)
exp_salary_analysis = df_exp_salary.groupBy("standard_exp").agg(F.avg("avg_salary").alias("exp_avg_salary")).orderBy(F.col("standard_exp"))
exp_salary_analysis.coalesce(1).write.csv("hdfs://path/to/result/5_exp_salary_relation.csv", header=True, mode="overwrite")
df_welfare = df_cleaned.filter(F.col("job_wel").isNotNull() & (F.trim(F.col("job_wel")) != ""))
welfare_exploded = df_welfare.withColumn("welfare_item", F.explode(F.split(F.col("job_wel"), "[,，、]")))
welfare_count = welfare_exploded.groupBy("welfare_item").count().orderBy(F.desc("count"))
welfare_count.coalesce(1).write.csv("hdfs://path/to/result/8_hot_welfare_cloud.csv", header=True, mode="overwrite")
基于大数据的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-结语
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