案例介绍
使用Redis记录用户日志，并转存到HBase中；
2.通过装饰器布置UA检测和用户行为检测（使用Redis存储IP封禁状态）；
3.使用pywin32清洗Word离线数据（约25GB），使用pandas清洗Excel离线数据（约10GB），分析获取数据做进一步使用；
4.使用Hive做用户日志清洗，使用sqoop将清洗数据转存到MySQL中，使用pyecharts做PV，UV，运营指标的展示，并对日志做关联性分析；
5.使用用户简历及日志数据，对用户做分类；
6.使用协同过滤算法（基于岗位）推荐公司招聘信息给用户。
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