MapReduce 综合应用案例 — 招聘数据清洗是一个复杂但重要
的数据处理任务，它利用 MapReduce 的编程模型和算法来清洗
和整理招聘网站或公司内部人力资源系统中的大量招聘数据。以
下是对这个综合应用案例的详细描述：
一、案例背景
在招聘过程中，公司或招聘网站会收集大量的招聘数据，包括职
位信息、候选人信息、薪资范围、工作地点等。然而，这些数据
往往存在各种问题，如数据格式不一致、字段缺失、重复数据等，
这些问题会影响数据的准确性和可用性。因此，需要进行数据清
洗以提取有价值的信息并构建高质量的招聘数据集。
二、数据清洗目标
1. 去除重复数据：确保数据集中没有重复的行或记录。
2. 填充缺失值：对于缺失的字段或数据，根据业务需求进行
填充或删除。
3. 纠正错误数据：修正数据中的错误或异常值，例如错误的
薪资范围或工作地点。
4. 数据标准化：统一数据格式和单位，以便进行后续的数据
分析和处理。
三、MapReduce 数据清洗流程
