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【Spark+Hive】基于大数据雇用数据分析猜测保举系统（完备系统源码+数据库+开辟笔记+具体部署教程+虚拟机分布式启动教程）
源码获取方式在文章末尾
一、 项目概述
二、研究意义
三、配景
四、国内外研究近况
五、开辟技能介绍
六、算法介绍
七、数据库计划
八、系统启动
九、项目展示
十、开辟笔记
十一、权威教学视频链接
【Spark+Hive】基于大数据雇用数据分析猜测保举系统（完备系统源码+数据库+开辟笔记+具体部署教程+虚拟机分布式启动教程）
源码获取方式在文章末尾
一、 项目概述
《基于Spark+Hive的大数据雇用数据分析猜测保举系统》 旨在利用大数据技能（如Spark和Hive）对雇用数据进行分析，猜测雇用趋势，并提供智能保举功能。该系统大概包罗以下几个方面：从拉钩雇用网站中收集雇用相关的大数据，并使用Hive进行存储与管理。对收集到的原始雇用数据进行洗濯、去重、格式化等处置惩罚，使其得当后续的分析。使用Spark对雇用数据进行分析，包罗雇用岗位、薪资程度、需求趋势等，帮助企业了解市场需求。基于汗青数据，应用呆板学习算法进行雇用趋势猜测，例如猜测某个岗位未来的需求量。根据求职者的简历与企业的雇用需求，提供个性化职位保举，帮助求职者找到合适的工作，也帮助企业快速匹共同适的候选人。使用图表展示雇用数据的分析结果、猜测趋势等，帮助决策者直观了解雇用动态。
二、研究意义
通过对海量雇用数据的分析与挖掘，企业可以或许更准确地了解雇用市场的动态，快速筛选出符合需求的候选人，淘汰人工筛选时间，从而提升雇用效率。系统提供的趋势猜测功能，帮助企业预判未来的岗位需求，合理安排雇用计划，制止人才短缺或过度雇用的风险。此外，数据驱动的决策有助于企业订定更加科学的雇用策略，精准匹配所需人才。通过智能保举系统，基于大数据分析和求职者个人简历，系统可以或许保举最得当的岗位，帮助求职者快速找到符合本身能力和职业发展的工作，进步求职乐成率。同时，企业也能根据候选人的技能和经验进行精准匹配，低落雇用错误的风险。在传统雇用模式中，数据的利用率较低，难以形成有效的雇用策略。该系统依托大数据技能，将雇用数据进行结构化存储、分析与猜测，实现雇用流程的主动化和智能化，助力雇用行业向数字化、智能化方向发展。系统不仅为企业提供服务，也为求职者提供更全面的职业发展发起。通过对求职者的职业经历、市场需求等数据进行分析，系统可以或许为求职者提供个性化的职业规划发起，帮助他们更好地把握职业发展方向。
三、配景
随着信息技能的发展，数据量出现爆炸式增长，环球天天产生的雇用数据也越来越庞大，传统的数据分析和处置惩罚方法已经无法应对这些海量数据。大数据技能的鼓起为雇用行业提供了新的解决方案，可以或许快速、高效地处置惩罚和分析大量的雇用信息，从而为企业和求职者提供更精准的服务。今世企业的雇用需求日益复杂多样，尤其是对于大中型企业，每年必要处置惩罚成千上万的简历，寻找合适的人才成为了一个耗时耗力的过程。与此同时，雇用行业面对的挑衅还包罗：人才需求供需不匹配、职位空缺猜测难、雇用效率低等问题。因此，如何利用大数据技能解决雇用过程中出现的这些痛点成为企业亟待解决的问题。
四、国内外研究近况
在国际上，已经有许多着名公司将大数据技能应用于雇用范畴。例如，LinkedIn利用大数据为求职者和企业提供精准的职位保举和人才保举服务。在国内，随着雇用行业的数字化转型，智联雇用、猎聘等公司也纷纷开始引入大数据技能，提升雇用效率。然而，目前关于大数据技能在雇用数据分析和智能保举方面的研究和应用仍处于开端阶段，尤其是如何高效利用Spark和Hive等大数据工具，仍必要深入的研究和实践探索。
五、开辟技能介绍
前端框架：HTML，CSS，JAVASCRIPT，Echats
后端：Django
数据库：Mysql
回归算法：多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）
协同过滤保举算法：ItemCF 基于物品协同过滤
爬虫：Requests
数据分析框架: Spark
六、算法介绍
1.协同过滤算法（Collaborative Filtering）是保举系统中常用的一种技能，重要用于根据用户的汗青举动（如购买记载、评分、欣赏记载等）来保举用户大概感兴趣的项目。协同过滤算法分为两类：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）。这里我们重点介绍基于物品的协同过滤（ItemCF）。
通过用户对物品的评分或交互记载，构建用户-物品矩阵，接着根据用户对物品的举动来计算物品之间的相似度。常用的相似度计算方法包罗：
- 余弦相似度（Cosine Similarity）
- 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）
- Jaccard相似系数
例如，物品X和物品Y的相似度可以通过以下公式计算：
2.多元线性回归（Multiple Linear Regression）是一种常用的统计方法，用于研究多个自变量（输入特性）与一个因变量（输出结果）之间的线性关系。它是线性回归的扩展形式，通过引入多个自变量来构建更准确的猜测模子。
多元线性回归的数学表达式
多元线性回归模子的数学形式为：
七、数据库计划
- DROP TABLE IF EXISTS `history`;
- CREATE TABLE `history` (
- `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `jobId` varchar(255) NOT NULL,
- `count` int NOT NULL,
- `user_id` int NOT NULL,
- PRIMARY KEY (`id`),
- KEY `history_user_id_6457e0b2_fk_user_id` (`user_id`),
- CONSTRAINT `history_user_id_6457e0b2_fk_user_id` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`id`)
- ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
- DROP TABLE IF EXISTS `history`;
- CREATE TABLE `history` (
- `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `jobId` varchar(255) NOT NULL,
- `count` int NOT NULL,
- `user_id` int NOT NULL,
- PRIMARY KEY (`id`),
- KEY `history_user_id_6457e0b2_fk_user_id` (`user_id`),
- CONSTRAINT `history_user_id_6457e0b2_fk_user_id` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`id`)
- ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
虚拟机分布式启动指令
虚拟机初始化
网络配置编辑——虚拟网络编辑器
点击VM8修改子网IP与掩码
点击NAT设置 修改IP
进入当地windows C:\Windows\System32\drivers\etc 打开hosts
加上末了三行
导入虚拟机
文件-打开
打开相应的.ovf文件
取好node1名字 与 存放地点 点击确定导入 node2、3同理 只导入node1也可
启动hdfs与spark
进入node1 hadoop用户 暗码123456
右键打开terminal
输入文件中的 虚拟机启动语句
一步步输入语句 启动spark
引入长途虚拟环境 作分析 点击SSH
暗码123456
选择现有
选择目录 /export/server/anaconda3/envs/pyspark/bin/python
等候文件信息发送到服务器
来到sparks文件夹下的sparkFir.py 右键执行
来到sparks文件夹下的sparkAna.py 右键执行
等候执行完成
来到setting 把虚拟解释器切换为 当地的虚拟环境
点击上方可启动后端
九、项目展示
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必要全部项目资料（完备系统源码等资料），主页+即可。
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