✍✍计算机毕设指导师**
⭐⭐个人介绍：自己非常喜欢研究技术问题！专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。
⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！
⚡⚡有什么问题可以在主页上或文末下联系咨询博客~~
⚡⚡Java、Python、小程序、大数据实战项目集](https://blog.csdn.net/2301_80395604/category_12487856.html)
⚡⚡文末获取源码
温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式！
温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式！
温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式！
拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-简介
本系统是基于Spark的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统，旨在通过大数据技术为计算机专业的学生提供一个直观、全面的行业招聘市场洞察。系统整体架构采用Hadoop生态进行分布式存储，利用Spark核心及Spark SQL进行高效的大规模数据清洗、转换与计算分析。后端服务采用Python语言及Django框架进行业务逻辑处理与API接口开发，前端则通过Vue结合Echarts、ElementUI等组件库，实现动态交互的数据可视化效果。系统的核心功能紧密围绕招聘市场的多维度分析需求展开，涵盖了从宏观到微观的多个层面，包括不同城市的岗位数量与薪资分布、主流技术方向的需求热度与薪酬水平、工作经验与学历对薪资的影响、热门招聘公司及福利分析等15个具体分析点。系统将复杂的原始招聘数据，经过Spark分布式计算处理后，转化为清晰易懂的图表和排名信息，最终以Web界面的形式直观呈现，帮助用户快速把握就业市场动态，为职业规划和技术学习方向提供有力的数据支持。
拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-技术
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
数据库：MySQL
拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-背景
选题背景
每年毕业季，计算机专业的学生都面临着求职的巨大压力和迷茫。网络上招聘信息铺天盖地，但信息分散且缺乏系统性整理，导致大家很难快速把握当前市场的真实需求与薪资水平。许多同学在选择发展方向时，往往依赖于零散的帖子或学长学姐的片面经验，缺乏一个宏观、客观的数据视角。拉勾网作为国内专注于互联网领域的招聘平台，其发布的计算机岗位数据具有较高的时效性和参考价值。然而，面对平台上海量的职位信息，仅靠人工浏览和筛选，不仅效率低下，而且容易因信息过载而产生认知偏差，难以形成有效的判断。因此，开发一个能够自动采集、处理并深度分析这些招聘数据的系统，将杂乱的信息转化为结构化的知识，就显得十分有必要和迫切。
选题意义
这个课题的意义，首先是为即将毕业的同学们提供了一个相对清晰的行业地图。通过分析不同城市、不同技术方向的岗位数量和薪资水平，大家可以更直观地了解哪里机会更多，哪个技术方向更有"钱景"，从而在求职时能更有针对性地投递简历。系统对工作经验与薪资关系的分析，也能帮助大家合理规划自己的职业成长路径，对未来的薪资增长有一个理性的预期。从技术学习角度看，这个项目也是一个很好的综合实践，它完整地走了一遍大数据处理的流程，从数据清洗到Spark计算，再到Web可视化展示，对于巩固和运用课堂上学到的知识非常有帮助。虽然这只是一个毕业设计，但它确实能解决一些同学们在实际求职中遇到的信息不对称问题，提供一些有价值的参考，让大家在做决定时能更有底气一点。
拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-视频展示
基于Spark的拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统 毕业设计
拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-图片展示
拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-代码展示
python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, regexp_extract, when, lit, split, avg, count
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.appName("LaGouDataAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/lagou_data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 功能1: 不同城市计算机岗位平均薪资对比分析
def analyze_city_salary():
# 清洗薪资字段，提取最低和最高薪资，计算平均值
salary_df = df.filter(col("money").rlike("(\d+)-(\d+)K")) \
.withColumn("salary_low", regexp_extract(col("money"), r"(\d+)-\d+K", 1).cast("int")) \
.withColumn("salary_high", regexp_extract(col("money"), r"\d+-(\d+)K", 1).cast("int")) \
.withColumn("avg_salary", (col("salary_low") + col("salary_high")) / 2)
# 按城市分组，计算平均薪资并降序排列
city_salary = salary_df.groupBy("area").agg(avg("avg_salary").alias("city_avg_salary")) \
.orderBy(col("city_avg_salary").desc())
# 转换为Pandas DataFrame供前端使用
pd_city_salary = city_salary.toPandas()
return pd_city_salary
# 功能2: 工作经验与薪资关系分析
def analyze_exp_salary():
# 清洗薪资字段
salary_df = df.filter(col("money").rlike("(\d+)-(\d+)K")) \
.withColumn("avg_salary", (regexp_extract(col("money"), r"(\d+)-\d+K", 1).cast("int") + regexp_extract(col("money"), r"\d+-(\d+)K", 1).cast("int")) / 2)
# 标准化经验字段，并添加一个排序辅助列
exp_df = salary_df.withColumn("job_exp_clean", when(col("job_exp").contains("应届"), "应届生") \
.when(col("job_exp").contains("1-3年"), "1-3年") \
.when(col("job_exp").contains("3-5年"), "3-5年") \
.when(col("job_exp").contains("5-10年"), "5-10年") \
.when(col("job_exp").contains("10年以上"), "10年以上") \
.otherwise("不限")) \
.withColumn("exp_order", when(col("job_exp_clean") == "应届生", 1) \
.when(col("job_exp_clean") == "1-3年", 2) \
.when(col("job_exp_clean") == "3-5年", 3) \
.when(col("job_exp_clean") == "5-10年", 4) \
.when(col("job_exp_clean") == "10年以上", 5) \
.otherwise(0))
# 按经验分组，计算平均薪资并按经验年限排序
exp_salary = exp_df.groupBy("job_exp_clean").agg(avg("avg_salary").alias("exp_avg_salary")) \
.orderBy(col("exp_order"))
pd_exp_salary = exp_salary.toPandas()
return pd_exp_salary
# 功能3: 主要计算机岗位分类需求量分析
def analyze_job_category_demand():
# 定义技术关键词
keywords = ["Java", "Python", "前端", "大数据", "测试", "算法", "C++", "Go", "运维"]
# 使用when-otherwise链对职位进行分类
job_df = df.withColumn("job_category", when(col("job_name").rlike("Java|JAVA"), "Java") \
.when(col("job_name").rlike("Python|python"), "Python") \
.when(col("job_name").rlike("前端|web|WEB|HTML|CSS|JavaScript|JS|Vue|React|Angular"), "前端") \
.when(col("job_name").rlike("大数据|Hadoop|Spark|Flink"), "大数据") \
.when(col("job_name").rlike("测试|test"), "测试") \
.when(col("job_name").rlike("算法|Algorithm|机器学习|深度学习"), "算法") \
.when(col("job_name").rlike("C\+\+|c\+\+"), "C++") \
.when(col("job_name").rlike("Go|golang"), "Go") \
.when(col("job_name").rlike("运维|DevOps|SRE"), "运维") \
.otherwise("其他"))
# 过滤掉"其他"类别，按分类统计数量并降序排列
job_demand = job_df.filter(col("job_category") != "其他") \
.groupBy("job_category").agg(count("job_name").alias("demand_count")) \
.orderBy(col("demand_count").desc())
pd_job_demand = job_demand.toPandas()
return pd_job_demand拉勾网计算机岗位招聘数据分析系统-结语
通过本次毕业设计，我们成功构建了一个实用的招聘数据分析平台。它不仅验证了Spark技术在处理真实海量数据场景下的高效性，也为同学们提供了一个审视行业的新视角。希望这个小小的系统能够为大家的求职之路带来一些实实在在的帮助，祝大家都能找到心仪的岗位。
这个基于Spark的拉勾网数据分析毕设你觉得怎么样？还有哪些想了解的分析维度？欢迎在评论区留言交流！如果觉得内容对你有帮助，别忘了点赞、收藏和转发，一键三连支持一下，你的鼓励是我更新的最大动力！
⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！
⚡⚡如果遇到具体的技术问题或其他需求，你也可以问我，我会尽力帮你分析和解决问题所在，支持我记得一键三连，再点个关注，学习不迷路！~~