本项目构建了一个结合Hadoop与Spark的大数据平台，用于开发招聘推荐系统的可视化界面。旨在通过高效的数据处理技术实现精准的职业匹配建议，并提供源代码下载服务以供学习参考。
基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用大数据处理技术来实现招聘推荐及数据可视化的应用项目。以下是该系统的详细介绍：
**数据采集：**
本系统通过多种渠道（如招聘网站、社交媒体等）收集大量与招聘信息相关的数据，包括但不限于职位详情、公司信息和求职者资料。这些原始数据以结构化或半结构化的形式存在。
**存储与处理：**
使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)来保存获取的数据，并借助于Hive及HBase等工具进行管理和进一步的加工整理工作。Spark作为主要计算引擎，支持高效的大规模批处理和实时数据分析能力，在数据清洗、转换以及特征提取过程中发挥关键作用。
**招聘推荐：**
通过应用Spark机器学习库(MLlib)，构建模型以分析求职者的个人信息（如工作经验、技能等），从而匹配最适合的职位与公司。系统能够根据用户的个人需求及偏好，智能地推送最相关的工作机会信息给用户。
**可视化展示：**
采用matplotlib和Plotly等工具将处理后的招聘数据转化为直观易懂的各种图表形式进行展现。这有助于更好地理解和分析当前就业市场的趋势以及求职者的匹配情况。
5星
