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社区首页 >专栏 >大数据ELK(十):使用VSCode操作猎聘网职位搜索案例

大数据ELK(十):使用VSCode操作猎聘网职位搜索案例

作者头像
Lansonli
修改2022-10-02 08:23:02
6810
修改2022-10-02 08:23:02
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猎聘网职位搜索案例

一、需求

本次案例,要实现一个类似于猎聘网的案例,用户通过搜索相关的职位关键字,就可以搜索到相关的工作岗位。我们已经提前准备好了一些数据,这些数据是通过爬虫爬取的数据,这些数据存储在CSV文本文件中。我们需要基于这些数据建立索引,供用户搜索查询。 

数据集介绍

字段名

说明

数据

doc_id

唯一标识(作为文档ID)

29097

area

职位所在区域

工作地区:深圳-南山区

exp

岗位要求的工作经验

1年经验

edu

学历要求

大专以上

salary

薪资范围

¥ 6-8千/月

job_type

职位类型(全职/兼职)

实习

cmp

公司名

乐有家

pv

浏览量

61.6万人浏览过  / 14人评价  / 113人正在关注

title

岗位名称

桃园 深大销售实习 岗前培训

jd

职位描述

【薪酬待遇】 本科薪酬7500起 大专薪酬6800起 以上无业绩要求,同时享有业绩核算比例55%~80% 人均月收入超1.3万 【岗位职责】 1.爱学习,有耐心: 通过公司系统化培训熟悉房地产基本业务及相关法律、金融知识,不功利服务客户,耐心为客户在房产交易中遇到的各类问题; 2.会聆听,会提问: 详细了解客户的核心诉求,精准匹配合适的产品信息,具备和用户良好的沟通能力,有团队协作意识和服务意识; 3.爱琢磨,

二、创建索引

为了能够搜索职位数据,我们需要提前在Elasticsearch中创建索引,然后才能进行关键字的检索。这里先回顾下,我们在MySQL中创建表的过程。在MySQL中,如果我们要创建一个表,我们需要指定表的名字,指定表中有哪些列、列的类型是什么。同样,在Elasticsearch中,也可以使用类似的方式来定义索引。

1、创建带有映射的索引

Elasticsearch中,我们可以使用RESTful API(http请求)来进行索引的各种操作。创建MySQL表的时候,我们使用DDL来描述表结构、字段、字段类型、约束等。在Elasticsearch中,我们使用Elasticsearch的DSL来定义——使用JSON来描述。例如:

代码语言:javascript
复制
PUT /my-index
{
    "mapping": {
        "properties": {
            "employee-id": {
                "type": "keyword",
                "index": false
            }
        }
    }
}

2、字段的类型

在Elasticsearch中,每一个字段都有一个类型(type)。以下为Elasticsearch中可以使用的类型:

分类

类型名称

说明

简单类型

text

需要进行全文检索的字段,通常使用text类型来对应邮件的正文、产品描述或者短文等非结构化文本数据。分词器先会将文本进行分词转换为词条列表。将来就可以基于词条来进行检索了。文本字段不能用户排序、也很少用户聚合计算。

keyword

使用keyword来对应结构化的数据,如ID、电子邮件地址、主机名、状态代码、邮政编码或标签。可以使用keyword来进行排序或聚合计算。注意:keyword是不能进行分词的。

date

保存格式化的日期数据,例如:2015-01-01或者2015/01/01 12:10:30。在Elasticsearch中,日期都将以字符串方式展示。可以给date指定格式:”format”: “yyyy-MM-dd HH:mm:ss”

long/integer/short/byte

64位整数/32位整数/16位整数/8位整数

double/float/half_float

64位双精度浮点/32位单精度浮点/16位半进度浮点

boolean

“true”/”false”

ip

IPV4(192.168.1.110)/IPV6(192.168.0.0/16)

JSON分层嵌套类型

object

用于保存JSON对象

nested

用于保存JSON数组

特殊类型

geo_point

用于保存经纬度坐标

geo_shape

用于保存地图上的多边形坐标

3、创建保存职位信息的索引

  1. 使用PUT发送PUT请求
  2. 索引名为 /job_idx
  3. 判断是使用text、还是keyword,主要就看是否需要分词

字段

类型

area

text

exp

text

edu

keyword

salary

keyword

job_type

keyword

cmp

text

pv

keyword

title

text

jd

text

创建索引:

代码语言:javascript
复制
PUT /job_idx
{
    "mappings": {
        "properties" : {
            "area": { "type": "text", "store": true},
            "exp": { "type": "text", "store": true},
            "edu": { "type": "keyword", "store": true},
            "salary": { "type": "keyword", "store": true},
            "job_type": { "type": "keyword", "store": true},
            "cmp": { "type": "text", "store": true},
            "pv": { "type": "keyword", "store": true},
            "title": { "type": "text", "store": true},
            "jd": { "type": "text", "store": true}
        }
    }
}

4、查看索引映射

使用GET请求查看索引映射

代码语言:javascript
复制
// 查看索引映射
GET /job_idx/_mapping

 使用head插件也可以查看到索引映射信息

5、查看Elasticsearch中的所有索引

代码语言:javascript
复制
GET _cat/indices 

6、删除索引

代码语言:javascript
复制
delete /job_idx

7、指定使用IK分词器

因为存放在索引库中的数据,是以中文的形式存储的。所以,为了有更好地分词效果,我们需要使用IK分词器来进行分词。这样,将来搜索的时候才会更准确。

代码语言:javascript
复制
PUT /job_idx
{
    "mappings": {
        "properties" : {
            "area": { "type": "text", "store": true, "analyzer": "ik_max_word"},
            "exp": { "type": "text", "store": true, "analyzer": "ik_max_word"},
            "edu": { "type": "keyword", "store": true},
            "salary": { "type": "keyword", "store": true},
            "job_type": { "type": "keyword", "store": true},
            "cmp": { "type": "text", "store": true, "analyzer": "ik_max_word"},
            "pv": { "type": "keyword", "store": true},
            "title": { "type": "text", "store": true, "analyzer": "ik_max_word"},
            "jd": { "type": "text", "store": true, "analyzer": "ik_max_word"}
        }
    }
}

三、添加一个职位数据

1、需求

我们现在有一条职位数据,需要添加到Elasticsearch中,后续还需要能够在Elasticsearch中搜索这些数据。

| 29097, 工作地区:深圳-南山区, 1年经验, 大专以上, ¥ 6-8千/月, 实习, 乐有家, 61.6万人浏览过  / 14人评价  / 113人正在关注, 桃园 深大销售实习 岗前培训, 【薪酬待遇】 本科薪酬7500起 大专薪酬6800起 以上无业绩要求,同时享有业绩核算比例55%~80% 人均月收入超1.3万 【岗位职责】 1.爱学习,有耐心: 通过公司系统化培训熟悉房地产基本业务及相关法律、金融知识,不功利服务客户,耐心为客户在房产交易中遇到的各类问题; 2.会聆听,会提问: 详细了解客户的核心诉求,精准匹配合适的产品信息,具备和用户良好的沟通能力,有团队协作意识和服务意识; 3.爱琢磨,善思考: 热衷于用户心理研究,善于从用户数据中提炼用户需求,利用个性化、精细化运营手段,提升用户体验。 【岗位要求】 1.18-26周岁,自考大专以上学历; 2.具有良好的亲和力、理解能力、逻辑协调和沟通能力; 3.积极乐观开朗,为人诚实守信,工作积极主动,注重团队合作; 4.愿意服务于高端客户,并且通过与高端客户面对面沟通有意愿提升自己的综合能力; 5.愿意参加公益活动,具有爱心和感恩之心。 【培养路径】 1.上千堂课程;房产知识、营销知识、交易知识、法律法规、客户维护、目标管理、谈判技巧、心理学、经济学; 2.成长陪伴:一对一的师徒辅导 3.线上自主学习平台:乐有家学院,专业团队制作,每周大咖分享 4.储备及管理课堂: 干部训练营、月度/季度管理培训会 【晋升发展】 营销【精英】发展规划:A1置业顾问-A6资深置业专家 营销【管理】发展规划:(入职次月后就可竞聘) 置业顾问-置业经理-店长-营销副总经理-营销副总裁-营销总裁 内部【竞聘】公司职能岗位:如市场、渠道拓展中心、法务部、按揭经理等都是内部竞聘 【联系人】 小明主任15888888888(微信同号) |

|:----|

2、PUT请求

前面我们已经创建了索引。接下来,我们就可以往索引库中添加一些文档了。可以通过PUT请求直接完成该操作。在Elasticsearch中,每一个文档都有唯一的ID。也是使用JSON格式来描述数据。例如:

代码语言:javascript
复制
PUT /customer/_doc/1
{
  "name": "John Doe"
}

如果在customer中,不存在ID为1的文档,Elasticsearch会自动创建

3、添加职位信息请求

代码语言:javascript
复制
PUT /job_idx/_doc/29097
{

    "area": "深圳-南山区",
    "exp": "1年经验",
    "edu": "大专以上",
    "salary": "6-8千/月",
    "job_type": "实习",
    "cmp": "乐有家",
    "pv": "61.6万人浏览过  / 14人评价  / 113人正在关注",
    "title": "桃园 深大销售实习 岗前培训",
    "jd": "薪酬待遇】 本科薪酬7500起 大专薪酬6800起 以上无业绩要求,同时享有业绩核算比例55%~80% 人均月收入超1.3万 【岗位职责】 1.爱学习,有耐心: 通过公司系统化培训熟悉房地产基本业务及相关法律、金融知识,不功利服务客户,耐心为客户在房产交易中遇到的各类问题; 2.会聆听,会提问: 详细了解客户的核心诉求,精准匹配合适的产品信息,具备和用户良好的沟通能力,有团队协作意识和服务意识; 3.爱琢磨,善思考: 热衷于用户心理研究,善于从用户数据中提炼用户需求,利用个性化、精细化运营手段,提升用户体验。 【岗位要求】 1.18-26周岁,自考大专以上学历; 2.具有良好的亲和力、理解能力、逻辑协调和沟通能力; 3.积极乐观开朗,为人诚实守信,工作积极主动,注重团队合作; 4.愿意服务于高端客户,并且通过与高端客户面对面沟通有意愿提升自己的综合能力; 5.愿意参加公益活动,具有爱心和感恩之心。 【培养路径】 1.上千堂课程;房产知识、营销知识、交易知识、法律法规、客户维护、目标管理、谈判技巧、心理学、经济学; 2.成长陪伴:一对一的师徒辅导 3.线上自主学习平台:乐有家学院,专业团队制作,每周大咖分享 4.储备及管理课堂: 干部训练营、月度/季度管理培训会 【晋升发展】 营销【精英】发展规划:A1置业顾问-A6资深置业专家 营销【管理】发展规划:(入职次月后就可竞聘) 置业顾问-置业经理-店长-营销副总经理-营销副总裁-营销总裁 内部【竞聘】公司职能岗位:如市场、渠道拓展中心、法务部、按揭经理等都是内部竞聘 【联系人】 小明主任15888888888(微信同号)"
}

Elasticsearch响应结果:

代码语言:javascript
复制
{
    "_index": "job_idx",
    "_type": "_doc",
    "_id": "29097",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 2,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1
}

使用ES-head插件浏览数据:

四、修改职位薪资

1、需求

因为公司招不来人,需要将原有的薪资6-8千/月,修改为15-20千/月

2、执行update操作

代码语言:javascript
复制
POST /job_idx/_update/29097
{
    "doc": {
        "salary": "15-20k/月"
    }
}

五、删除一个职位数据

1、需求

ID为29097的职位,已经被取消。所以,我们需要在索引库中也删除该岗位。

2、DELETE操作

代码语言:javascript
复制
DELETE /job_idx/_doc/29097

六、批量导入JSON数据

1、bulk导入

为了方便后面的测试,我们需要先提前导入一些测试数据到ES中。在资料文件夹中有一个job_info.json数据文件。我们可以使用Elasticsearch中自带的bulk接口来进行数据导入。

  1. 上传JSON数据文件到Linux
  2. 执行导入命令
代码语言:javascript
复制
curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "node1:9200/job_idx/_bulk?pretty&refresh" --data-binary "@job_info.json"

2、查看索引状态

代码语言:javascript
复制
GET _cat/indices?index=job_idx

通过执行以上请求,Elasticsearch返回数据如下:

代码语言:javascript
复制
[
    {
        "health": "green",
        "status": "open",
        "index": "job_idx",
        "uuid": "LS0fkOS3SWGlOCp5u28yIA",
        "pri": "1",
        "rep": "1",
        "docs.count": "6764",
        "docs.deleted": "0",
        "store.size": "23.2mb",
        "pri.store.size": "11.6mb"
    }
]

七、根据ID检索指定职位数据

1、需求

用户提交一个文档ID,Elasticsearch将ID对应的文档直接返回给用户。

2、实现

在Elasticsearch中,可以通过发送GET请求来实现文档的查询。

代码语言:javascript
复制
GET /job_idx/_search
{
    "query": {
        "ids": {
            "values": ["46313"]
        }
    }
}

八、根据关键字搜索数据

1、需求

搜索职位中带有「销售」关键字的职位

2、实现

检索jd中销售相关的岗位

代码语言:javascript
复制
GET  /job_idx/_search 
{
    "query": {
        "match": {
            "jd": "销售"
        }
    }
}

除了检索职位描述字段以外,我们还需要检索title中包含销售相关的职位,所以,我们需要进行多字段的组合查询。

代码语言:javascript
复制
GET  /job_idx/_search
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "销售前期各项资料统筹亚马逊",
            "fields": [
                "title",
                "jd"
            ]
        }
    }
}

更多地查询:

官方地址:开始使用 Elasticsearch | Elastic Videos

九、根据关键字分页搜索

1、使用from和size来进行分页

在执行查询时,可以指定from(从第几条数据开始查起)和size(每页返回多少条)数据,就可以轻松完成分页。

from = (page – 1) * size

代码语言:javascript
复制
GET  /job_idx/_search
{
    "from": 0,
    "size": 6,
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "销售",
            "fields": [
                "title",
                "jd"
            ]
        }
}

2、使用scroll方式进行分页

前面使用from和size方式,查询在1W-5W条数据以内都是OK的,但如果数据比较多的时候,会出现性能问题。Elasticsearch做了一个限制,不允许查询的是10000条以后的数据。如果要查询1W条以后的数据,需要使用Elasticsearch中提供的scroll游标来查询。

在进行大量分页时,每次分页都需要将要查询的数据进行重新排序,这样非常浪费性能。使用scroll是将要用的数据一次性排序好,然后分批取出。性能要比from + size好得多。使用scroll查询后,排序后的数据会保持一定的时间,后续的分页查询都从该快照取数据即可。

1)第一次使用scroll分页查询

此处,我们让排序的数据保持1分钟,所以设置scroll为1m

代码语言:javascript
复制
GET /job_idx/_search?scroll=1m
{
    "query": {
        "multi_match": {
        "query": "销售",
        "fields": ["title", "jd"]
        }
    },
    "size": 100
}

执行后,我们注意到,在响应结果中有一项:

"_scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAA0WUmQ4SjlTTGxSTldrSkt3dDg1eHRuQQ=="

后续,我们需要根据这个_scroll_id来进行查询

2)第二次直接使用scroll id进行查询

代码语言:javascript
复制
GET _search/scroll?scroll=1m
{
    "scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAA4WUmQ4SjlTTGxSTldrSkt3dDg1eHRuQQ=="
}
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原始发表:2021-10-01 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 猎聘网职位搜索案例
    • 一、需求
      • 数据集介绍
    • 二、创建索引
      • 1、创建带有映射的索引
      • 2、字段的类型
      • 3、创建保存职位信息的索引
      • 4、查看索引映射
      • 5、查看Elasticsearch中的所有索引
      • 6、删除索引
      • 7、指定使用IK分词器
    • 三、添加一个职位数据
      • 1、需求
      • 2、PUT请求
      • 3、添加职位信息请求
    • 四、修改职位薪资
      • 1、需求
      • 2、执行update操作
    • 五、删除一个职位数据
      • 1、需求
      • 2、DELETE操作
    • 六、批量导入JSON数据
      • 1、bulk导入
      • 2、查看索引状态
    • 七、根据ID检索指定职位数据
      • 1、需求
      • 2、实现
    • 八、根据关键字搜索数据
      • 1、需求
      • 2、实现
    • 九、根据关键字分页搜索
      • 1、使用from和size来进行分页
      • 2、使用scroll方式进行分页
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