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Hadoop是一种分布式计算框架，用于处理大规模数据。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储数据。

Spark是一个快速、通用的集群计算系统，可以处理大规模数据并提供高效的数据处理能力。

RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心数据结构，它是一个可并行操作的分布式对象集合。

SparkSQL是Spark的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了类SQL的查询语言，使用户能够通过SQL语句对数据进行查询和分析。

Pyecharts是一个Python的图表绘制库，可以方便地进行数据可视化和分析。

基于网络爬虫获取招聘网站数据，可以使用Hadoop和HDFS来进行分布式存储和处理。通过编写爬虫程序，我们可以爬取招聘网站上的招聘信息，并将数据保存到HDFS上，利用Hadoop的并行处理能力对数据进行清洗和分析。

在数据清洗和分析过程中，我们可以使用SparkRDD来进行大规模数据的并行处理，并使用SparkSQL进行结构化数据的查询和分析。通过调用Pyecharts库，我们可以将处理后的数据可视化，以便更直观地展示招聘信息的情况。

总之，利用Hadoop、HDFS、SparkRDD、SparkSQL和Pyecharts技术，我们可以基于网络爬虫获取招聘网站数据，并对数据进行清洗、分析和可视化展示，从而帮助我们更好地理解和利用招聘信息。