MapReduce综合应用案例 — 招聘数据清洗具体代码

MapReduce是一种分布式计算模型，常用于处理大规模数据集。在招聘数据清洗场景中，我们可以利用它来提取、转换和加载大量简历信息。这里提供一个简单的Hadoop MapReduce伪代码示例，假设我们有一个包含应聘者信息的CSV文件，需要清洗如年龄过小、职位不存在等问题：

// Mapper阶段（map函数）
public class ResumeMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text name;
    
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        if (isValidAge(fields[AGE_INDEX]) && isValidJob(fields[JOB_INDEX])) {
            name.set(fields[NAMES_INDEX]);
            context.write(name, one);
        }
    }

    // 辅助方法判断年龄和职位是否有效
    private boolean isValidAge(String age) { ... }
    private boolean isValidJob(String job) { ... }
}

// Reducer阶段（reduce函数）
public class ResumeReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable count = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int total = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            total += val.get();
        }
        count.set(total);
        context.write(key, count);
    }
}

// 示例主程序启动MR任务
public static void main(String[] args) throws Exception {
    JobConf conf = new JobConf(ResumeJob.class);
    conf.setInputFormat TextInputFormat.class;
    conf.setOutputKeyClass(Text.class);
    conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    conf.setMapperClass(ResumeMapper.class);
    conf.setReducerClass(ResumeReducer.class);

    FileInputFormat.addInputPath(conf, new Path("input/resumes.csv"));
    FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("output/cleaned-resumes"));

    Job job = Job.getInstance(conf, "Resume Cleaner");
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}

在这个例子中，Mapper读取输入文件中的每一行简历，检查年龄和职位字段是否有效。如果有效，就将姓名作为键值对输出。Reducer接收这些键（姓名），并对每个姓名的计数求和，得到经过清洗的有效简历总数。