大數據時代下基于Spark的就業信息服務平臺設計與實踐

摘要：信息孤島、數據冗余和算法滯后等問題導致人崗匹配效率低下，企業常陷入重復篩選海量簡歷、關鍵崗位長期空缺的困境。為此，研究設計了基于Spark技術構建五層架構的就業服務平臺以整合多源數據。數據采集層通過網絡爬蟲與API接口實時匯聚招聘網站、企業數據庫及政策文件等異構數據源；存儲層采用HDFS與HBase構建冷熱數據分級存儲體系，管理異構數據；處理層通過Spark批流計算實現協同過濾推薦與實時預警；服務層提供智能搜索與趨勢分析；展示層通過Web大屏、移動端看板和API數據服務進行信息呈現，為企業HR、政府部門提供動態可視化管理工具。

關鍵詞：大數據；就業信息；協同過濾；Spark；服務平臺

中圖分類號：TP311.13" " " 文獻標識碼： A

文章編號： 1009-3044（2025）28-0039-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

求職者主要通過在線招聘平臺投遞簡歷、社交媒體獲取內推機會或參與線下招聘會來尋求職業機會，用人單位則依賴簡歷篩選工具、獵頭服務等渠道招募人才。然而，傳統模式存在明顯局限：從求職者視角看，跨平臺信息重復錄入、虛假崗位混雜、算法推薦精準度不足等問題普遍存在，導致人崗匹配效率低下；從企業視角看，海量簡歷篩選耗時耗力，中小型企業崗位曝光度有限，高端人才獵取成本高昂。此類問題的核心在于數據價值未被充分挖掘——分散的招聘信息、求職者行為數據、行業趨勢等未被有效整合與分析[1]。例如，一名擁有Java開發與項目管理復合經驗的工程師，可能因算法模型單一而被局限于推薦純技術崗位。當某地區新興數字經濟崗位需求激增時，求職者卻因信息滯后而難以捕捉機遇。為解決上述問題，本研究基于Spark技術設計和開發了就業信息服務平臺。該平臺能夠結合企業崗位需求模型，實現跨平臺精準推薦，降低“海投”帶來的精力消耗；同時能夠實時追蹤行業招聘趨勢（如“長三角人工智能崗位季度增長30%”） ，為求職者提供擇業方向參考，為企業優化人才戰略，實現了讓求職者從“盲目搜尋”轉向“主動規劃”[1]，企業從“被動篩選”邁向“精準獵才”。

1 相關技術

1.1 Apache Spark

Apache Spark是一個高效的開源分布式計算框架，專注于大規模數據處理。其核心優勢在于內存計算技術，顯著提高了處理速度，相較于傳統基于磁盤的Hadoop MapReduce，速度可提升數十倍，尤其適合機器學習迭代任務和實時流處理。Spark提供了統一的開發接口，支持批處理、流計算、SQL查詢、機器學習及圖計算，避免了多系統切換的復雜性。通過簡潔的Scala、Java、Python、R API和彈性分布式數據集（RDD） 的容錯機制，開發者可快速構建并行應用。它兼容Hadoop生態，可靈活部署于多種集群環境，廣泛應用于數據分析、實時監控、推薦系統等領域，是大數據領域的核心工具之一。

Apache Spark的四層技術架構如圖1所示。頂層的應用層包含用戶編寫的Spark程序，例如數據處理、機器學習或實時流計算任務，開發者通過調用Spark API實現業務邏輯。緊接著的API與高級庫層集成了多個專用模塊：Spark SQL支持結構化查詢，Structured Streaming處理實時數據流，MLlib提供機器學習算法，GraphX實現圖計算。核心引擎層負責全局調度與優化，通過將任務分解為有向無環圖（DAG） 實現并行執行，并利用內存管理、容錯機制提升計算效率。底層的資源管理與存儲層協調物理資源，支持YARN、Kubernetes等集群管理工具，并與HDFS、S3、HBase等存儲系統集成，通過數據本地化策略減少網絡傳輸。各層協作時，用戶代碼經API轉換為計算邏輯，核心引擎優化執行計劃并分配資源，最終在分布式集群中完成計算，結果返回應用層或存入存儲系統。

1.2 協同過濾算法

協同過濾算法通過分析用戶與崗位的歷史互動數據實現個性化推薦，其數學基礎體現在相似度計算與評分預測兩個核心環節。在就業信息服務場景中，設用戶集合為U、崗位集合為J，用戶行為數據可表示為矩陣R|U|×|J|，其中元素Ruj∈R+用于量化用戶u對崗位j的交互強度（例如：Ruj=5表示用戶u投遞了簡歷，Ruj=2表示僅瀏覽崗位詳情） [2]，公式（1）用于計算用戶之間的相似度：

[sinu，v=j∈JRujRvjR2ujR2vj] （1）

式中：分子表征用戶u和v在所有崗位上的行為一致性，分母通過L2范數對向量長度做歸一化處理。例如，當用戶a（專注Spark開發崗位） 與用戶b（偏好Hadoop運維） 在“大數據工程師”崗位均有高評分時，二者的相似度sim（a，b）會顯著提升。

在預測階段則采用公式（2）估算用戶u對未接觸崗位i的興趣值：

[Rui=v∈Nkusinu，vRviv∈Nkusinu，vRvi] （2）

其中[Nku]表示與用戶u相似度最高的k個用戶組成的Top-K集合，Rvi為相似用戶v對崗位i的實際評分。例如若用戶c的Top-K相似用戶中80%對“實時計算工程師”崗位評分超過4分，系統將加權計算后推薦該崗位給用戶c。該推薦機制能夠從數百萬崗位中識別出如“數據湖架構師”與“流處理開發”等隱性關聯職位，有效提升求職者與崗位的匹配效率。

2 系統設計

為高效處理多源異構就業數據并實現智能化分析和推薦服務，系統采用分層架構設計，如圖2所示，共分為5層：數據采集層、數據存儲層、處理層、服務層與展示層。

數據采集層通過Scrapy-Redis分布式爬蟲框架采集全網招聘信息，集成智聯、拉鉤等平臺HTTPS API獲取結構化數據，并采用Flume構建日志采集管道，通過Kafka消息隊列實現數據緩沖。數據存儲層中，HDFS存儲原始日志與歷史冷數據，MySQL分庫分表支撐高并發事務，MongoDB分片集群處理半結構化企業文檔，Elasticsearch建立全文檢索與聚合索引，Kafka作為實時數據總線連通各層。處理層依托Spark實現批流一體化計算，基于MLlib實現機器學習，構建崗位推薦與薪資預測模型，結合Structured Streaming實現實時崗位熱度預警。服務層采用Spring Cloud微服務架構，提供分布式搜索、OAuth2認證、OLAP分析等能力，通過Redis緩存熱點數據，利用Kafka推送實時消息。展示層支持多端自適應交互，Web端基于Vue3與ECharts實現動態可視化看板，移動端通過Uni-App集成智能推薦與消息訂閱，數據大屏采用DataV實時渲染城市就業熱力圖。系統通過Spark資源動態調度與數據傾斜優化，實現高效的數據處理。

2.1 數據采集層

數據采集層是該平臺的信息來源，采用混合數據獲取模式構建了多渠道采集網絡。其能夠高效處理海量異構數據，實時捕獲動態內容并確保合規性，同時統一接入多源數據流，為下游分析提供穩定支撐。該層核心由分布式爬蟲集群（Scrapy-Redis調度） 與官方API雙通道組成，日均處理海量的異構數據，實時捕獲全網招聘頁面。通過HTTPS雙向認證獲取BOSS直聘等平臺的API結構化數據，保障了數據合規性。校企合作終端通過MQTT協議上傳實訓就業數據，與Flume采集的用戶行為日志共同匯入Kafka消息隊列[3]。

2.2 數據存儲層

數據存儲層是平臺的核心數據樞紐，采用多模混合架構以實現高效管理與協同。MySQL集群作為事務型數據主庫，承載用戶信息、崗位詳情等結構化數據，通過分庫分表支撐高并發場景。HDFS構建數據湖底座，存儲原始日志、爬蟲數據及歷史快照。MongoDB分片集群存儲簡歷JSON、企業介紹等半結構化文檔，支持動態字段擴展與地理空間查詢。Elasticsearch建立二級索引，對崗位標題、技能標簽等字段進行倒排索引以加速檢索，結合聚合分析能力賦能實時搜索與統計看板。Kafka作為實時數據總線，承接采集層數據流并持久化日志。各組件通過Spark Connector深度聯動：MySQL Binlog經Kafka Connect同步至HDFS，形成數倉ODS層；MongoDB的冷數據歸檔至HDFS后仍支持Spark SQL跨源查詢；Elasticsearch與MySQL通過ID映射實現異構數據關聯檢索。存儲層通過三級緩存策略（Redis熱數據、HDFS溫數據、OSS冷數據） 與一致性協議保障數據高可用，為上層應用提供統一、彈性、安全的數據服務基座。

2.3 數據處理層

數據處理層作為就業信息平臺的核心計算中樞，基于Spark生態構建了批流一體的混合計算架構。系統每日從數據存儲層攝取原始數據，首先通過數據清洗流程消除噪聲：運用正則表達式對崗位描述等非結構化文本進行關鍵信息提取，借助Spark SQL的UDF實現薪資字段的歸一化處理，并采用布隆過濾器對重復爬取的數據進行去重[4]。清洗后的數據進入特征工程階段。在離線計算側，系統每日凌晨啟動批處理任務，通過Spark SQL聚合生成城市薪資分布、行業需求趨勢等統計指標，計算結果持久化至Hive數倉。實時計算側則依托Structured Streaming引擎，持續消費Kafka中的用戶行為數據流，通過滑動窗口機制動態計算崗位點擊熱度，驅動數據大屏的秒級更新。針對核心的智能推薦場景，采用MLlib庫實現協同過濾算法以構建用戶崗位評分矩陣，通過隱語義模型挖掘潛在關聯，同時融合實時點擊行為數據動態調整權重，有效緩解了數據稀疏性問題。實時預警系統通過流處理的狀態管理機制，對預設閾值（如某地區崗位數量突降50%） 進行毫秒級檢測，觸發后自動推送至管理員終端并生成Kafka預警事件。用戶畫像更新模塊則采用Lambda架構設計，既通過批處理整合歷史投遞記錄生成基礎標簽，又利用流處理實時捕獲最新瀏覽行為，最終將動態畫像存儲于HBase供服務層實時調用。

2.4 服務層

服務層作為平臺的核心業務樞紐，通過微服務化架構實現了功能解耦與高效協同。職位服務依托Elasticsearch的分布式檢索引擎，提供多維度職位搜索能力，結合Spark ML訓練的協同過濾模型與知識圖譜推理算法[5]，構建了實時動態的個性化推薦系統，能夠根據用戶的瀏覽歷史、技能標簽及市場熱度生成精準的崗位匹配列表。用戶服務基于OAuth2協議實現第三方統一認證，通過RBAC（基于角色的訪問控制） 模型管理企業HR、求職者及管理員的多級權限，同時集成分布式會話管理以確保高并發場景下的登錄態穩定性。分析服務整合了離線與實時數據處理能力。預警服務采用規則引擎與流處理相結合的策略，通過Drools配置閾值觸發式告警（如某地區崗位供需比失衡） ，并通過消息隊列推送至運營端與用戶端。數據服務作為統一的API網關，不僅對外提供標準化的RESTful接口，還通過智能流量調度實現服務降級與熔斷，確保了核心業務的高可用性。

2.5 展示層

展示層作為平臺與用戶的直接交互界面，采用多端協同的設計理念，基于Vue3框架構建響應式Web前端，配合Uni-App實現iOS、Android、小程序多端覆蓋，并通過ECharts與DataV動態可視化引擎將復雜的就業數據轉化為直觀的交互圖表。用戶可通過智能搜索欄輸入關鍵詞，系統實時調用Elasticsearch索引返回職位建議；企業招聘方則能在Ant Design Pro構建的管理后臺中，通過拖拽式儀表盤監控崗位投遞趨勢。針對校園招聘場景特別開發的AR招聘模塊，允許用戶通過手機攝像頭識別企業LOGO后，實時疊加浮動數據面板以展示薪資分布、晉升路徑等深度信息。所有前端請求均通過API網關進行JWT令牌校驗。

3 系統實驗

3.1 實驗環境

實驗環境基于Ubuntu 22.04.3 LTS系統，核心組件版本包括：Hadoop 3.3.5、Spark 3.4.1、MySQL 8.0.34、MongoDB 6.0.9、Elasticsearch 8.9.1、Kafka 3.5.1（依賴ZooKeeper 3.8.3） 、Redis 7.0.12集群。存儲層使用HDFS 3.3.5持久化數據，實時處理依托Spark Structured Streaming 3.4.1。服務層采用Spring Cloud Alibaba 2022.0.0微服務框架，前端展示層由Vue.js 3.3.4與Ant Design Pro 5.3.0構建，可視化集成ECharts 5.4.2。基礎設施采用Docker 24.0.6容器化部署，由Kubernetes 1.28.2編排集群，Nginx 1.25.2實現負載均衡。開發環境配置OpenJDK 17.0.8、Python 3.10.12。

3.2 系統運行實驗

3.2.1 數據采集與處理驗證

本實驗旨在測試系統的數據采集層、存儲層和處理層。實驗步驟如下：1） 啟動數據采集層所有組件（爬蟲集群+API服務） ；2） 持續運行2 h后停止采集，統計原始數據規模；3） 觸發Spark數據處理作業，分析清洗效果，得到如表1所示的實驗結果。分析可知，爬蟲數據重復率較高的原因是不同平臺存在相同的職位發布現象。而API數據因結構規范，清洗損耗率較低，也驗證了官方數據源的質量。

3.2.2 服務層節點故障測試

為測試系統的承壓能力，設計了如下實驗。實驗步驟如下：1） 部署6個Spring Cloud微服務節點；2） 使用JMeter模擬2 000并發用戶，持續請求/api/job/search（高頻率搜索） 接口和/api/analysis/trend（大數據量聚合） 接口；3） 在壓測第5 min時，手動關閉3個節點（模擬50%節點宕機） ；4） 監控API平均響應時間、錯誤率、系統恢復時間等指標，持續3 min。得到如表2所示的結果。分析發現，節點數減半后導致吞吐量驟降52%，錯誤率峰值達31.7%。但系統能在1 min內恢復基本服務能力，驗證了微服務架構的故障隔離性。而瞬時錯誤率過高暴露了網關健康檢查間隔（默認30 s） 的不足，后續可優化為10 s一次的TCP探測。

3.3 功能展示

為直觀呈現大數據驅動的就業市場動態，基于ECharts與DataV設計了系統大屏。大屏總體采用藍色調進行可視化設計，頂部實時輪播當日新增崗位與求職者數量，右側餅圖清晰呈現學歷要求分布比例。界面底部通過柱狀圖對比重點城市薪資水平，并運用詞云突出高頻技能需求。用戶可通過時間軸拖拽查看不同季度數據變化。所有圖表每小時自動更新，為企業HR、政府相關部門更好地掌握就業市場信息，實現了就業市場“一屏感知”的沉浸式分析體驗。

4 結語

本研究構建了基于Spark的就業信息服務平臺，有效處理了海量異構就業數據并進行了智能分析。可視化大屏助力高校與企業精準把握就業市場動態，智能推薦算法使崗位匹配效率得到了有效提升。未來將繼續優化實時計算架構，以提供更強大的數字化就業服務支撐。

參考文獻：

[1] ASFAHANI A M.Fusing talent horizons：the transformative role of data integration in modern talent management[J].Discover Sustainability，2024，5（1）：25.

[2] 趙維.基于協同過濾的個性化推薦算法研究[D].杭州：浙江工業大學，2016.

[3] 馬聯帥.基于Scrapy的分布式網絡新聞抓取系統設計與實現[D].西安：西安電子科技大學，2015.

[4] 王志平.基于Spark的大數據處理關鍵技術研究[D].上海：上海交通大學，2016.

[5] 徐林.基于Spark MLlib協同過濾算法的美食推薦系統研究[J].吉林大學學報（信息科學版），2019，37（2）：181-185.

【通聯編輯：王力】