mapreduce综合应用案例 - 招聘数据清洗
需积分: 1 95 浏览量
2024-06-16
22:29:16
上传
评论
收藏 15KB DOCX 举报
MapReduce 是一种编程模型和处理大数据集的框架，广泛应用于数据清洗、分
析和生成报告等任务。以下是一个使用 MapReduce 进行招聘数据清洗的综合应
用案例。
案例背景：
一家大型招聘公司收集了大量的求职者简历数据，但这些数据存在格式不一致、
信息不完整或错误等问题。为了提高数据质量，公司决定使用 MapReduce 进行
数据清洗。
数据特点：
� 求职者的简历数据存储在 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）上。
� 每条记录可能包含：姓名、联系方式、教育背景、工作经验、技能等。
清洗目标：
1. 去除重复的简历数据。
2. 标准化教育背景和工作经验的描述。
3. 纠正联系方式格式（如电话号码、电子邮件）。
4. 识别并填补缺失的关键信息。
MapReduce 任务设计：
Mapper 任务：
1.
输入：读取 HDFS 上的简历数据文件。
2.
3.
处理：
4.
资源评论
