技术应用：
1.技术栈：Java+springboot+vue+echarts
2..数据库mysql
3..eclipse/idea开发工具
基于数据挖掘技术的线上招聘信息分析系统旨在通过应用先进的数据分析方法，为求职者和招聘者提供更加高效、精准的招聘服务。该系统具备强大的信息处理能力，能够从海量的招聘数据中提取有价值的信息，揭示市场趋势和职位需求。对于求职者而言，系统提供了实时的招聘信息浏览和个人收藏功能，使得寻找合适工作变得更加便捷。管理员则可以通过用户管理和招聘信息管理模块，维护系统的正常运行，确保信息的准确性和时效性。系统还利用数据挖掘技术对招聘信息进行深度分析，为招聘者提供有关求职者偏好、职位竞争情况等重要洞察，从而优化招聘策略。总体而言，该系统通过数据挖掘技术的应用，为招聘市场带来了更加智能化和个性化的服务体验。
系统采用基于Java语言网站开发技术设计的，结合springboot框架和Mysql数据库管理系统对招聘相关信息进行管理。按照软件工程学理论完成各阶段设计，经过调试测试达到了管理招聘信息的能力。满足了管理员和用户的需要。论文从系统开发过程概述、开发工具简介、系统总体设计、系统开发、软件测试等几个方面进行了介绍。最后总结了系统开发的得失。
根据需求说明设计系统各功能模块。采用模块化设计方法实现一个复杂结构进行简化，分成一个个小的容易解决的板块，然后再将小的板块继续分化成功能单一的更小模块。模块化设计方法使测试调试、维护更容易，减少模块间的干扰。各模块可以同时开发提高开发效率。本系统功能结构图如下所示：
E-R图是由实体及其关系构成的图，通过E-R图可以清楚地描述系统涉及到的实体之间的相互关系。本系统E-R如图所示：
管理员进行爬取数据后可以在看板页面查看到公司名称、招聘信息、招聘信息总数、职位、学历、行业、公司规模等实时的分析图进行可视化管理；看板大屏选择了Echart作为数据可视化工具，它是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，能够无缝集成到Java Web应用中。Echart的强大之处在于其丰富的图表类型和高度的定制化能力，使得管理人员可以通过直观的图表清晰地把握招聘的各项数据。
为了实现对招聘信息的自动化收集和更新，我们采用了Apache Spark作为爬虫技术的基础。Spark的分布式计算能力使得系统能够高效地处理大规模数据，无论是从互联网上抓取最新的招聘信息，还是对内部数据进行ETL（提取、转换、加载）操作，都能够保证数据的实时性和准确性。
在大数据分析方面，系统采用了Hadoop框架。Hadoop是一个能够处理大数据集的分布式存储和计算平台，它的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算模型。通过Hadoop，我们可以对收集到的大量数据进行存储和分析。看板页面如图所示：
管理员点击系统管理，在系统公告页面输入标题可以查询，添加或删除系统公告列表，并对系统公告详细信息进行查看、修改和删除等操作；还可以对系统公告分类、关于我们、系统简介和轮播图管理进行详细操作。如图所示：
线上招聘信息分析系统的开发正是满足日益增长的信息管理需要。系统开发过程中涉及到数据库设计、网页设计、逻辑处理代码编写、数据库通信等，具有很大实用价值。系统分为管理员和用户两大子系统，实现了系统首页、用户、招聘信息、系统管理、用户信息等主要功能。满足了管理人员对信息的管理，方便了用户查看招聘信息的需要。界面设计美观简洁、功能实用操作简单方便，达到了系统开发的初衷。
设计开发过程中将在校所学知识得以实践应用，积累了一定经验。将离散的知识点有机的结合到一起，并在设计开发过程中得以灵活运用。基于Java语言的网站开发技术很多很难全部应用在一个系统中。本系统主要使用了HTML、CSS、JavaScript和Vue.js等技术。