基于分布式计算的招聘网站IT职位需求分析

"这篇文档是关于基于分布式计算的招聘网站需求分析，主要目的是优化传统招聘网站的搜索体验，减少信息冗余，提升求职者和招聘者的效率。项目使用Python爬虫抓取51job网站的IT行业招聘信息，并利用MapReduce进行数据分析，最终在前端以图表形式展示结果。" 详细知识点： 1. **需求分析**：需求分析是软件开发过程中的关键步骤，它涉及到明确项目的目标、功能和非功能需求。在这个案例中，需求分析集中在理解用户对招聘网站的期望，如查找最活跃的招聘公司、热门职位及其数量、以及高薪职位等。 2. **分布式计算**：项目利用分布式计算技术，尤其是Hadoop的MapReduce框架，来处理大量数据。MapReduce将大任务拆分成小部分，分别在不同的计算节点上并行处理，提高了数据处理效率。 3. **数据爬取**：通过Python编程语言实现数据爬取，Python因其丰富的网络爬虫库（如BeautifulSoup、Scrapy等）而被广泛用于互联网数据的抓取。 4. **数据分析**：收集到的数据经过MapReduce处理后，进行分析，以获取如发布最多职位的Top10公司、最热门的Top5职位、最高薪资的Top3职位等关键信息。 5. **前端展示**：分析结果以图表（饼状图、柱状图、折线图）的形式在前端展示，这需要前端开发技术，如HTML、CSS和JavaScript，以及可能的前端框架（如React、Vue等）来实现动态数据展示。 6. **用户界面需求**：界面设计需要兼容多种主流浏览器，自适应不同分辨率的设备，考虑手指触摸操作的交互设计，确保用户友好性和易用性。 7. **非功能需求**：除了基本的功能需求外，还包括系统性能（大数据量下的处理速度和准确性）、兼容性（跨平台和设备）、可访问性（适应各种屏幕尺寸和输入方式）等方面的需求。 8. **运行环境**：项目运行环境包括设备硬件配置和必要的软件支持，如Hadoop（用于分布式计算）、Tomcat（作为Java应用服务器）等。 9. **文档管理**：文档记录了项目的详细信息，包括作者、审核人、文档类别、批准人等，体现了项目管理的规范性和文档的完整性。 10. **变更信息**：变更信息部分可能涉及到项目进度、需求改动或技术调整等内容，确保所有相关方都能及时了解项目状态。 这个项目结合了数据爬取、分布式计算、数据分析和前端展示等多个IT领域的知识，旨在构建一个高效且用户友好的招聘网站信息分析平台。