写一个“基于大数据的智联校园招聘数据分析与薪资预测系统“论文，要求如下：1、技术：Django、Vue3、Hadoop、Spark、mysql、python,随机森林算法。2、第三章为系统需求分析，包含系统需求分析概述、系统需求分析。3、有数据采集、数据存储、数据清洗、数据可视化等，还核心代码以及代码解释

<think>嗯，用户想写一篇关于基于大数据的智联校园招聘数据分析与薪资预测系统的论文，需要涵盖技术选型、系统需求分析、数据处理流程和核心代码示例。技术选型包括Django、Vue3、Hadoop、Spark、MySQL、Python和随机森林算法。首先，我需要理清楚整个系统的架构，以及各部分如何协作。 首先，系统需求分析应该包括功能需求和非功能需求。功能需求方面，用户需要数据采集、存储、清洗、分析和可视化，还有薪资预测。非功能需求可能涉及性能、安全性和可扩展性。这部分需要参考引用中的内容，比如引用[1]提到数据收集、清洗、处理、分析及可视化，还有引用[2]中的职位推荐系统和数据仓库分层。 接下来是技术选型。Django作为后端框架，Vue3做前端，Hadoop和Spark处理大数据，MySQL存储，Python用于数据处理和算法。随机森林算法用于预测。需要确认这些技术如何整合，比如Hadoop和Spark用于分布式处理，Django和Vue3通过REST API交互。 数据采集部分，可能需要用Scrapy爬虫从智联招聘等网站抓取数据，如引用[2]提到的scrapy百万数据爬虫。存储方面，使用Hadoop的HDFS和MySQL，数据清洗可能用Spark进行高效处理，引用[2]中的Sqoop和Hive可能用于数据迁移和查询。 数据处理流程需要详细步骤，比如数据采集、存储到HDFS、清洗转换、导入数据仓库（ODS、DWD、ADS），然后用Spark MLlib训练随机森林模型。可视化部分用Vue3和Echarts，如引用[3]中的例子。 核心代码示例可能需要包括Django的模型定义、Spark数据处理、随机森林的实现，以及前后端交互的API。例如，Django的模型对应MySQL表，Spark读取HDFS数据，进行特征工程，训练模型，保存结果到MySQL，前端通过API获取数据展示。 需要注意各部分之间的数据流，比如爬虫数据存入HDFS，Spark清洗后存到数据仓库，再用Spark进行分析和模型训练，结果存回MySQL，Django提供API给Vue3前端展示。同时，引用相关文献，比如引用[4]提到的Spring Boot和Vue的架构，可以借鉴前后端分离的设计。 可能还需要考虑系统各个模块的协作，比如用户在前端选择参数，后端调用Spark作业，返回预测结果。数据可视化部分如何从MySQL中提取数据，通过Echarts生成图表。此外，系统需求分析章节需要详细描述每个模块的功能，以及为什么选择这些技术，比如Hadoop处理大数据量，Spark的内存计算加速处理等。 最后，确保代码示例正确，比如Django的模型和视图，Spark的DataFrame操作，随机森林的参数设置，以及Vue3的组件和API调用。同时，解释每段代码的作用，让读者理解实现细节。</think>### 基于Django+Vue3+Hadoop+Spark的校园招聘数据分析与薪资预测系统设计 #### 一、系统需求分析 1. **功能需求**： - 数据采集：爬取智联招聘校园招聘信息（职位、薪资、学历要求等）[^1] - 数据存储：分布式存储原始数据（Hadoop HDFS）+ 结构化存储（MySQL） - 数据清洗：处理缺失值、异常值、字段格式标准化 - 数据分析：岗位分布统计、薪资区间分析、企业需求画像 - 薪资预测：基于随机森林算法的薪资预测模型 - 可视化展示：Echarts动态图表展示分析结果[^3] 2. **非功能需求**： - 支持千万级数据量处理（Hadoop+Spark） - 响应时间<3秒（Spark内存计算优化） - 数据安全加密（Django中间件防护） #### 二、技术架构设计 ``` 前端层(Vue3) <-> API网关(Django REST) <-> 计算层(Spark) <-> 存储层(HDFS/MySQL) ↑ (随机森林模型) ``` #### 三、数据处理流程 1. **数据采集（Python示例）**： ```python # Scrapy爬虫核心逻辑 def parse_job(self, response): item = JobItem() item['job_title'] = response.css('h1.job-name::text').get() item['salary'] = response.css('span.salary::text').get() item['education'] = response.xpath('//div[contains(text(),"学历")]/following-sibling::span/text()').get() # 存入HDFS hdfs_client.write("/raw_data/jobs.json", json.dumps(item)) yield item ``` 2. **数据清洗（Spark SQL）**： ```python from pyspark.sql import functions as F raw_df = spark.read.json("hdfs:///raw_data/jobs.json") cleaned_df = raw_df.filter( F.col("salary").isNotNull() & F.col("education").rlike("本科|硕士|博士") ).withColumn("min_salary", F.split(F.col("salary"), "-")[0].cast("int")) ``` 3. **数据存储（Hadoop+MySQL）**： ```bash # 使用Sqoop迁移数据 sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost/job_db \ --table cleaned_jobs \ --export-dir /cleaned_data ``` #### 四、核心功能实现 1. **Django数据模型（models.py）**： ```python from django.db import models class JobPosition(models.Model): title = models.CharField(max_length=100) company = models.CharField(max_length=50) min_salary = models.IntegerField() max_salary = models.IntegerField() education = models.CharField(max_length=10) class Meta: db_table = 'job_positions' # 对应MySQL表结构[^4] ``` 2. **薪资预测（Spark MLlib）**： ```python from pyspark.ml import Pipeline from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor # 特征工程 edu_indexer = StringIndexer(inputCol="education", outputCol="edu_index") assembler = VectorAssembler(inputCols=["edu_index", "work_year"], outputCol="features") # 随机森林模型 rf = RandomForestRegressor(featuresCol="features", labelCol="max_salary", numTrees=50) pipeline = Pipeline(stages=[edu_indexer, assembler, rf]) model = pipeline.fit(training_df) ``` 3. **可视化接口（Django REST）**： ```python # views.py from rest_framework.decorators import api_view from django.http import JsonResponse @api_view(['GET']) def salary_distribution(request): data = JobPosition.objects.aggregate( avg_salary=Avg('max_salary'), count=Count('id') ) return JsonResponse({ "series": [{"name": "薪资分布", "data": list(data)}] }) ``` #### 五、系统部署方案 1. Hadoop集群（3节点）：NameNode+DataNode架构存储原始数据 2. Spark集群：独立部署计算节点，YARN资源调度 3. Django+Vue3：Nginx反向代理，前后端分离部署 4. MySQL：主从复制架构保证数据可靠性 ####