【有源码】基于Hadoop与Spark的计算机招聘数据可视化分析系统-面向求职者的计算机招聘数据可视化分析平台-基于大数据技术的计算机行业就业趋势分析与可视化平台-优快云博客

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1 开发环境
2 系统设计
3 系统展示
3.1 功能展示视频
3.2 大屏页面
3.3 分析页面
3.4 登录页面

4 更多推荐
5 部分功能代码

1 开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

在当前大数据时代，互联网汇聚了海量的计算机行业招聘信息，但这些数据往往分散、非结构化，导致求职者在面对纷繁复杂的岗位时，难以形成对就业市场的宏观认知，存在显著的信息不对称问题。本项目正是在此背景下，旨在利用大数据技术栈，对海量招聘数据进行集中处理与深度分析，将原始、杂乱的数据转化为直观、多维度的可视化洞察。其核心意义在于，通过数据驱动的方式，为广大计算机领域的求职者、在校生及从业人员提供一个清晰的市场全景图，帮助他们了解不同城市、经验、学历、技术方向的岗位需求与薪资水平，洞察行业招聘趋势与高薪技能要求，从而为其职业规划、技能提升和求职决策提供科学、精准的数据支持，有效消除信息壁垒，提升求职效率与成功率。

系统功能模块的设计紧密围绕用户需求，旨在从宏观到微观，多角度揭示计算机招聘市场的内在规律，主要包括以下几个核心分析模块：

1.岗位价值关联分析模块：此模块深入探究核心求职要素与市场回报的关系。通过工作经验-薪资、学历-薪资的关联分析，量化不同背景下的岗位数量与薪酬水平。同时，通过技术岗位需求量与薪资排行分析，明确当前热门且高薪的技术方向，为用户的技能投资提供指引。

2…多维交叉策略分析模块：为提供更精细化的决策支持，本模块进行多维度交叉分析。例如，不同城市的热门技术岗位分析揭示了各地的产业特色；高薪岗位技能要求分析则精准定位了高收入职位的核心能力；不同规模公司的薪资与经验对比以及城市-薪资-经验关联分析，帮助用户在城市、公司类型和个人发展之间做出更全面的权衡。

3软性福利分析模块：通过对岗位福利标签的词云分析，直观展示行业普遍的福利待遇，作为求职时薪资之外的重要参考。

4.宏观市场洞察模块：该模块聚焦于整体就业市场概览，包括全国城市岗位数量分布，帮助用户识别就业热门城市；热门招聘公司Top N分析，锁定行业头部雇主；以及招聘信息发布时间趋势分析，揭示行业招聘的“金三银四”等季节性规律。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

项目实战|基于大数据的计算机岗位招聘数据可视化分析系统源码！！！请点击这里查看功能演示！！！

3.2 大屏页面

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3.3 分析页面

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3.4 登录页面

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5 部分功能代码

def experience_salary_analysis(df: DataFrame) -> DataFrame:
    """
    核心模块一：不同工作经验要求的岗位数量与平均薪资分析
    该函数处理原始DataFrame，完成以下操作：
    1. 清洗和转换薪资(money)字段，计算平均薪资。
    2. 标准化工作经验(job_exp)字段。
    3. 按标准化的工作经验分组，统计各组的岗位数量和平均薪资。
    
    :param df: 包含'job_exp'和'money'列的原始Spark DataFrame
    :return: 分析后的结果DataFrame，包含'experience_level', 'job_count', 'average_salary'列
    """
    # 1. 清洗和转换薪资字段'money'
    # 移除'k'和所有非数字/非'-'的字符，然后按'-'分割
    df_processed = df.withColumn("salary_parts", split(regexp_replace(col("money"), "k|K", ""), "-")) \
                     .withColumn("min_salary", col("salary_parts")[0].cast("double")) \
                     .withColumn("max_salary", \
                                 when(col("salary_parts").getItem(1).isNotNull(), col("salary_parts")[1].cast("double")) \
                                 .otherwise(col("salary_parts")[0].cast("double"))) \
                     .withColumn("avg_salary", (col("min_salary") + col("max_salary")) / 2)
    # 2. 标准化工作经验字段'job_exp'
    df_processed = df_processed.withColumn("experience_level",
        when(col("job_exp").contains("在校") | col("job_exp").contains("应届"), "在校/应届")
        .when(col("job_exp").contains("1-3") | col("job_exp").contains("2年"), "1-3年")
        .when(col("job_exp").contains("3-5") | col("job_exp").contains("4年"), "3-5年")
        .when(col("job_exp").contains("5-10") | col("job_exp").contains("6") | col("job_exp").contains("7") | col("job_exp").contains("8") | col("job_exp").contains("9"), "5-10年")
        .when(col("job_exp").contains("10年以上"), "10年以上")
        .otherwise("经验不限")
    )
    # 3. 按经验分组，聚合计算岗位数和平均薪资，并格式化结果
    result_df = df_processed.groupBy("experience_level") \
                            .agg(
                                count("*").alias("job_count"),
                                round(avg("avg_salary"), 2).alias("average_salary")
                            ) \
                            .orderBy(col("job_count").desc())
    return result_df
def job_category_demand_analysis(df: DataFrame) -> DataFrame:
    """
    核心模块二：主要计算机技术岗位需求量分析
    该函数处理原始DataFrame，完成以下操作：
    1. 基于岗位名称(job_name)中的关键词，对岗位进行技术方向分类。
    2. 按技术方向分组，统计各类岗位的需求数量。
    
    :param df: 包含'job_name'列的原始Spark DataFrame
    :return: 分析后的结果DataFrame，包含'job_category', 'demand_count'列
    """
    # 1. 使用when().otherwise()链式判断，通过关键词对岗位进行分类
    # 使用lower()函数将岗位名称转为小写，以进行不区分大小写的匹配
    df_classified = df.withColumn("job_category",
        when(lower(col("job_name")).contains("java"), "Java")
        .when(lower(col("job_name")).contains("python"), "Python")
        .when(lower(col("job_name")).contains("前端") | lower(col("job_name")).contains("vue") | lower(col("job_name")).contains("react"), "前端")
        .when(lower(col("job_name")).contains("大数据") | lower(col("job_name")).contains("hadoop") | lower(col("job_name")).contains("spark"), "大数据")
        .when(lower(col("job_name")).contains("ai") | lower(col("job_name")).contains("算法") | lower(col("job_name")).contains("人工智能"), "AI/算法")
        .when(lower(col("job_name")).contains("测试"), "测试")
        .when(lower(col("job_name")).contains("运维"), "运维")
        .when(lower(col("job_name")).contains("c++") | lower(col("job_name")).contains("c#"), "C++/C#")
        .when(lower(col("job_name")).contains("go"), "Go")
        .otherwise("其他")
    )
    # 2. 按技术分类分组，统计每个分类下的岗位数量
    result_df = df_classified.groupBy("job_category") \
                             .agg(count("*").alias("demand_count")) \
                             .orderBy(col("demand_count").desc())
    return result_df