招聘数据清洗的MapReduce综合应用案例.md
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简介：
本Markdown文档深入探讨了利用MapReduce技术进行数据清洗的实际操作与应用案例，旨在帮助读者掌握相关技能和技巧。
MapReduce 是一种用于大规模数据并行计算的编程模型，在招聘流程中的数据清洗环节可以利用它来处理、分析简历数据。以下是一个简单的 MapReduce 应用案例：对包含求职者信息文本段落件进行清理。
假设我们有这样一个文本段落件，每行代表一份求职者的简历，内含姓名、学历及工作经验等个人信息。目标是通过MapReduce实现这些简历的清洗和整理工作，如去除重复项以及格式化数据等等。
在 Map 阶段中：
Mapper 会将每一行的信息拆分为单词，并输出 <求职者姓名, 简历信息> 的键值对。
同时，在这个阶段还可以执行一些基础的数据清理任务，比如移除空格和特殊字符等。
到了 Reduce 阶段时：
Reducer 将根据名字合并并汇总所有相关联的简历记录，从而生成一份经过清洗后的求职者资料列表。
此外，通过此过程还能有效地删除重复的信息，并确保数据格式的一致性。
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