数据清洗MapReduce综合应用案例 — 招聘数据清洗

招聘数据清洗是一个常见的数据清洗应用案例。随着互联网的发展，越来越多的招聘网站涌现出来，每天都会产生大量的招聘数据。但是这些数据质量参差不齐，需要进行清洗才能被用于分析和挖掘。

数据清洗的主要步骤包括数据抽取、数据预处理、数据转换和数据质量控制。在这个案例中，可以使用MapReduce框架来完成这些步骤。

首先，在数据抽取阶段，可以通过爬虫抓取各大招聘网站的数据，并将其保存到HDFS上。

然后，在数据预处理阶段，可以使用MapReduce进行数据清洗，包括去重、过滤、填充缺失值等操作。例如，在去重操作中，可以使用MapReduce的Map函数将每个记录映射为键值对，其中键为记录的关键字（如职位名称），值为记录本身；然后在Reduce函数中，对每个关键字进行合并，去掉重复记录。

接下来，在数据转换阶段，可以使用MapReduce进行数据格式转换、聚合和计算等操作。例如，在计算职位数量的操作中，可以使用MapReduce的Map函数将每个记录映射为键值对，其中键为职位名称，值为1；然后在Reduce函数中，对每个职位名称进行合并，并计算其数量。

最后，在数据质量控制阶段，可以使用MapReduce对清洗后的数据进行质量检查，包括统计缺失值、异常值、重复值等情况，并做出相应的处理。