# visualization
互联网行业分析,数据源于前程无忧招聘网站,数据分析基于Hadoop+Spark平台,数据大屏基于Echarts
### 数据源
基于多线程爬取。各个城市的精度data/BaiduMap_cityCenter.txt来源于百度地图开放平台,crawler/cityInfo.py含爬取前程无忧各个城市的编号,爬取的岗位关键字在data/job.csv,爬取代码crawler/qcwy.py,结果为/data/data.csv
### 数据分析
数据分析是基于spark平台,数据储存在hdfs上,开发环境是Jupyter,由于我的分布式平台是在虚拟机搭建的,所以本项目的各个模块(爬虫、数据分析、数据大屏)是分离的,将/data/data.csv上传至hdfs,分析代码位于/visual.ipynb,分析结果保存为json文件,将分析结果文件保存至data/。
### 数据大屏
因为数据均保存为静态数据,因此可以忽略数据爬取和数据分析这一部分代码,直接打开visual/index.html
### [预览](https://zyoungbright.github.io/visualization/visual/index.html)
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【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
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数据源于前程无忧招聘网站,数据分析基于spark平台,数据大屏基于echarts.zip (48个子文件)
资料总结
data
data.csv.bask 13.13MB
cityCode.txt 27KB
daySalary.js 3KB
BaiduMap_cityCenter.txt 16KB
ExperienceDegreeSalary.js 2KB
allData.js 33.28MB
symbol.js 30KB
job.csv 2KB
cityInfo.js 13KB
cityJobNum.js 7KB
data.csv 18.95MB
cityCompanytype.js 42KB
description.js 46KB
validCity.js 2KB
cityInfo.csv 12KB
citySalary.js 10KB
keywordNum.js 5KB
analy
visual.ipynb 13KB
crawler
cityInfo.py 2KB
qcwy.py 3KB
visual
font
DS-DIGIT.TTF 25KB
js
echarts-wordcloud.js 48KB
spot.js 10KB
flexible.js 1KB
echarts-wordcloud.min.js.map 72KB
echarts-wordcloud.js.map 56KB
echarts.js 3.46MB
china.js 136KB
echarts.min.js 965KB
echarts-wordcloud.min.js 16KB
echarts.min.js.bak 727KB
index.js 24KB
time.js 690B
jquery.js 108KB
jquery.liMarquee.js 35KB
css
index.less 5KB
liMarquee.css 1KB
index.css 6KB
index.html 30KB
images
weather.png 2KB
jt.png 72KB
lbx.png 81KB
line.png 4KB
bg.jpg 252KB
wordCloudMask.png 23KB
head_bg.png 8KB
map.png 302KB
README.md 1KB
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妄北y
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