毕业设计：基于hadoop+spark完全分布式平台的薪资水平预测系统.zip

在这个毕业设计项目中，我们构建了一个基于Hadoop和Spark的完全分布式薪资水平预测系统。这个系统旨在处理大规模数据，提供高效、准确的薪资预测服务，尤其适用于电商行业的数据分析。以下是项目涉及的关键技术点： 1. **Hadoop**： - **分布式存储**：Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）提供了高容错性和高吞吐量的数据存储解决方案，能处理PB级别的大数据。 - **MapReduce**：是Hadoop的核心计算框架，通过将复杂任务拆分成可并行处理的map和reduce阶段，实现了大数据的批量处理。 2. **Spark**： - **内存计算**：Spark引入了Resilient Distributed Datasets (RDDs)，允许数据在内存中进行多轮计算，显著提高了处理速度。 - **Spark Core**：Spark的核心组件，负责任务调度、内存管理、集群资源协调等。 - **Spark SQL**：提供了与SQL类似的接口，便于数据查询和分析。 - **MLlib**：Spark的机器学习库，支持多种算法，如线性回归，用于薪资预测。 - **Spark Streaming**：处理实时数据流，可用于实时薪资水平监控。 3. **薪资预测模型**： - **数据预处理**：清洗、转化原始薪资数据，可能包括缺失值处理、异常值检测、标准化等步骤。 - **特征工程**：提取影响薪资的关键因素，如工作经验、教育背景、工作地点等。 - **建模与训练**：选择合适的预测模型（如线性回归、决策树、随机森林等），利用Hadoop或Spark进行分布式训练。 - **模型评估**：通过交叉验证、R^2分数等指标评估模型的性能。 4. **分布式架构**： - **集群部署**：系统部署在多台服务器上，构成分布式集群，以提高处理能力和稳定性。 - **资源管理**：YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源调度器，负责分配计算资源给Spark作业。 - **容错机制**：Hadoop和Spark都内置了容错机制，如数据复制和任务重试，确保系统在节点故障时仍能正常运行。 5. **电商系统应用**： - **用户行为分析**：结合电商用户的行为数据，预测员工的绩效，进而估计其薪资水平。 - **市场薪资调研**：收集行业薪资数据，对比分析，为公司制定合理薪酬策略。 - **人力资源决策支持**：预测结果可帮助公司进行人员招聘、晋升和福利调整等决策。 项目中的`code_resource_010`文件可能是源代码或者资源文件的一部分，具体包含了实现这些功能的代码和可能的数据集。为了更好地理解系统的工作流程和细节，需要对这些代码进行深入研究。这个项目不仅展示了大数据处理的实际应用，也为学习Hadoop和Spark提供了一个实践案例。