大数据处理技术:企业岗位需求决策

目录

1 概要设计

1.1 开发环境

1.2 功能描述

2 数据库设计

2.1 概念

2.2 结构设计

3 详细设计

3.1 数据采集

3.1.1 webclient+xpath

3.1.2 数据采集测试结果

3.2 数据清洗

3.2.1 使用jdbc进行数据插入

3.2.2 使用c3p0连接池完成数据插入

3.2.3 MapReduce数据清洗

3.3 数据可视化

3.3.1 echarts入门

3.3.2 echarts进阶

3.3.3 spring boot入门

3.3.4 spring boot+mybatis

3.3.5 企业岗位需求决策数据可视化

3.3.6 数据可视化页面效果

4 总结

参考文献


1 概要设计

1.1 开发环境

       平台:头歌

       编程语言:Java、JavaScript

       数据库:MySQL

1.2 功能描述

       数据采集:数据采集主要是采用 Java 爬虫对各大招聘网站上的招聘信息进行数据采集,为最终的数据可视化进行铺垫。

       数据清洗:本阶段主要是使用 MapReduce 对招聘网站上的数据进行数据清洗 ,过滤掉一些不符合需求或者数据残缺的数据。

       数据可视化:数据可视化主要是采用 SpringBoot + Mybatis + Echarts 进行数据可视化系统进行架构,Springboot + Mybatis 负责从 Mysql 数据库中查询相应的数据并将该数据与相关业务进行结合形成对外的接口,Echarts 负责数据图表的展示,使用 Ajax 访问接口,然后获取返回的数据,完成最终的数据渲染展示。

2 数据库设计

2.1 概念

       数据库设计是指对于一个给定的应用环境,构造(设计)优化的数据库逻辑模式和物理结构,并据此建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储和管理数据,满足各种用户的应用需求,包括信息管理要求和数据操作要求。其中信息管理要求:在数据库中应该存储和管理哪些数据对象;数据操作要求:对数据对象需要进行哪些操作,如查询、增、删、改、统计等操作。本实验通过数据库Mybatis设计数据库表实现查询、增、删、改、统计等操作。

2.2 结构设计

       建立了一张数据库表Users(键值:username,password),另一张数据库表Users(键值:id,username,password),一张职业信息表positioninfo (position,type,num,address,time,require_, label),使用jdbc(java数据库连接技术。)进行数据插入,为什么要使用jdbc:由于需求的要求,我们要将清洗完毕的数据,存储到MySql中,并为接下来的数据可视化做准备。接着使用c3p0连接池完成数据插入,MapReduce数据清洗后存入数据库。

       更新 delete/insert/update: executeUpdate(); 

       查询 select: executeQuery();

       使用jdbc进行数据插入的数据库表Users的字段:

表2.1 数据库表Users

字段名

id

position

type

num

address

time

### 企业岗位需求决策数据采集方法 对于企业岗位需求决策而言,数据采集是一个至重要的环节。这不仅涉及从多个渠道获取招聘信息,还需要确保所获得的信息具有较高的准确性和完整性[^2]。 #### 常见的企业岗位需求决策数据采集方法 1. **Web Scraping (网页抓取)** Web scraping 是一种自动化的方式,可以从互联网上提取结构化或半结构化的HTML页面内容。这种方法特别适用于那些公开发布职位列表的在线平台,如LinkedIn, Indeed等求职网站。Python编程语言提供了诸如BeautifulSoup、Scrapy这样的强库来实现这一功能。 ```python from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'https://example.com/jobs' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') job_listings = soup.find_all('div', class_='job-listing') for job in job_listings: title = job.find('h2').text.strip() company = job.find('span', {'class': 'company'}).text.strip() location = job.find('span', {'class': 'location'}).text.strip() print(f'Title: {title}, Company: {company}, Location: {location}') ``` 2. **API 接口调用** 许多型招聘网站提供官方API接口供开发者合法访问其数据库内的部分信息。这种方式相比web scraping更加稳定可靠,并且能够直接接收到JSON格式的数据响应,减少了后续解析的工作量。例如,智联招聘就开放了一定程度上的API服务给合作伙伴使用[^3]。 3. **第三方服务商** 除了自行开发程序外,也可以考虑利用专业的第三方服务商来进行规模的数据收集工作。这类公司拥有成熟的解决方案和技术团队支持,能帮助企业高效完成复杂场景下的数据集成任务。像DaaS(Data as a Service)就是专门为满足此类需求而生的服务模式之一[^1]。 #### 数据清洗的重要性 值得注意的是,在完成了初步的数据采集之后,还应该重视对原始数据的质量控制过程——即数据清洗。因为来自不同源的数据可能存在重复项、缺失字段等问题,如果不加以处理将会严重影响最终分析结果的有效性。
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