MapReduce 综合应用案例——招聘数据清洗是一个涉及大数据
处理和分析的实际应用场景。在这个案例中,我们将利用
MapReduce 的编程模型来对从招聘网站或其他来源获取的招聘
数据进行清洗和整理,以便后续的分析和应用。
一、背景介绍
随着互联网的快速发展,招聘网站已成为企业和求职者之间的重
要桥梁。然而,由于数据来源的多样性,招聘数据往往存在格式
不统一、信息冗余、数据错误等问题。为了提高数据质量,更好
地服务于企业和求职者,我们需要对招聘数据进行清洗和整理。
二、数据清洗目标
1. 去除重复数据:确保数据集中不存在完全相同的简历或职
位数据。
2. 补全缺失值:对于某些关键字段(如职位名称、薪资范围
等)的缺失值进行补全或删除。
3. 格式化数据:将数据转换为统一的格式,方便后续的分析
和处理。
4. 去除错误数据:发现并纠正数据中的错误,如错误的日期、
薪资范围等。
三、MapReduce 实现流程
1.