基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统
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start-all.sh : 启动所有的Hadoop守护进程。包括NameNode、 Secondary NameNode、DataNode、JobTracker、 TaskTrack
stop-all.sh : 停止所有的Hadoop守护进程。包括NameNode、 Secondary NameNode、DataNode、JobTracker、 TaskTrack
jps : 查看进程
3216 NodeManager
2554 NameNode
9531 Jps
2669 DataNode
3101 ResourceManager
2878 SecondaryNameNode
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hdfs dfs -put readme.txt / 上传文件到HDFS
hdfs dfs -ls / 查看HDFS上的文件
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http://bigdata:8088/cluster 进入yarn界面
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基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 毕业设计(源码下载) 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术,实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍: 数据采集:系统通过各种渠道(如招聘网站、社交媒体等)获取大量的招聘相关数据,包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。 数据存储与处理:系统利用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储采集到的招聘数据,并使用Hadoop生态圈中的工具(如Hive、HBase等)进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎,提供高性能的批处理和实时计算能力,对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。 招聘推荐:系统利用Spark的机器学习库(如MLlib)构建候选模型,通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析,匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求,向其推荐最相关的招聘信息。 可视化展示:系统利用可视化工具(如matplotlib、Plotly等)将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。例如,
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code.rar (6个子文件)
code
project.rar 25KB
springbootjlvpc.sql 1.24MB
项目说明.txt 220B
基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统.mp4 154.18MB
springboot-schema.rar 44.45MB
readme.txt 1KB
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