基于Hadoop和Spark的招聘推荐可视化系统源码——大数据项目及计算机毕业设计

简介：
本项目构建了一个基于Hadoop和Spark的大数据招聘推荐可视化系统。它通过处理海量简历与职位信息，实现高效匹配并提供直观的数据分析展示，适用于大数据技术学习、实践和毕业设计。 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种应用大数据处理技术来实现招聘推荐与数据可视化的平台。以下是该系统的概述： **数据采集：** 通过多个渠道（例如招聘网站、社交媒体等）获取大量有关职位信息、公司详情和求职者资料的数据，这些数据以结构化或半结构化形式存储。 **数据存储及处理：** 利用Hadoop分布式文件系统(HDFS)来保存收集到的招聘信息，并借助于如Hive与HBase这类工具进行管理和加工。Spark作为主要的数据处理引擎，在清洗、转换招聘信息以及提取特征方面发挥着重要作用，同时提供高效的批处理和实时计算能力。 **推荐功能：** 通过Spark机器学习库（MLlib）构建预测模型，分析求职者的个人信息及工作背景等属性以匹配合适的职位与企业机会。系统能够根据用户的具体偏好定制化地推送最符合其需求的招聘信息。 **可视化展示：** 采用matplotlib、Plotly等工具将收集到的数据转换为直观易懂的各种图表和图形形式进行呈现。