《基于云计算的高校就业信息服务平台的应用研究》-工学论文，软件工程论文-论文范文参考-科学狗论文网

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基于云计算的高校就业信息服务平台的应用研究

范文

荣艳冬

摘要：本文论述如何构建基于云计算技术的高校就业信息服务平台，文中首先阐明了就业信息服务平台的必要性和技术可行性，分析了当前就业相关管理信息系统的现状和存在的问题，提出平台构建的解决方案。文中讨论了三个关于平台构建的主要问题，首先论述如何利用Hadoop的分布式文件系统解决就业海量数据的云存储，其次采用SaaS构建就业相关业务，以云服务方式将业务提供给客户，最后论述如何应用Hadoop并行计算技术解决就业信息服务平台数据计算问题。

关键词：云计算；就业信息服务；Hadoop；SaaS

中图分类号：TP39 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.05.010

0 引言

高校毕业生逐年增加，国内就业形势严峻。政府、高校、用人单位和家庭都从不同的角度高度关注就业工作，就业信息化服务的建设刻不容缓。

云计算技术具有高效、可靠、高可扩展性和易用性的特征，被很多领域广泛的使用。本文讨论的内容是如何将云计算技术应用到就业信息化服务中，从而高效率、高质量的做好就业服务工作。

Hadoop是由Apache开源组织提供的分布式系统基础框架，能够有效的解决海量数据分布存储和分布计算，是云计算技术应用层面很好的解决方案。

1 高校就业信息系统研究现状

高校就业管理信息研究和应用已经开展了很长时间，现在几乎所有高校都建立了就业信息管理系统或者平台，但是这些系统存在以下几方面问题：第一，系统侧重毕业生和就业信息管理，或者只是学生管理信息系统的一部分，缺乏服务机制，无法实现学生、教师和用人单位的联动。第二，系统资源利用率低，系统运行效率低、安全可靠性和可扩展性差，给学生数据安全带来很大的隐患。第三，系统数据利用率低，多数集中在简单的查询，很难获得有益的知识，提供决策服务。第四，系统缺乏个性化定制，很难适应当前就业工作不断调整的需要。

2 构建基于云计算的高校就业信息服务平台

本文从三个方面论述如何构建基于云计算的高校就业信息服务平台：一是，如何构建就业信息云服务平台，为政府、学生、高校和用人单位等用户提供服务。二是，构建基于云存储的数据平台，提高资源利用率，使系统高效可靠，并且具有高可扩展性。三是，利用云计算技术进行并行、高效、可靠的数据处理，最后将平台的数据服务提供给用户。

2.1 构建高校就业云服务平台

根据提供服务资源的类型，云服务被分为三个类别：SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）、IaaS（基础设施即服务）。

高校就业信息云服务平台采用SaaS模式，通过浏览器和移动终端将软件作为云服务提供给所需用户。用户无需购买软件和维护软件，用户根据业务需求购买相应的云服务，云服务提供商管理相关软件并实施软件的维护。这种方式大大降低用户在软件购买和维护上人力和物力的开支。高校就业信息云服务平台自底向上分别是“云数据层”、“数据服务层”、“业务服务层”、“云服务层”和“应用层”，每层之间采用松耦合，提供相互访问的接口，用户不必关注层内部逻辑，平台架构如图l所示。

（1）数据存储层

高校信息服务平台的数据主要包含学生数据、用人单位数据和高校相关数据，数据是作为平台的基础。为了提供便捷、高效、可靠的数据访问，数据存储层采用云存储技术实现，后面会详细论述。

（2）数据服务层

数据服务层建立专门进行云数据层访问的接口程序，用户通过webservice或者API进行加密数据的访问，数据的具体存储对用户是透明的，这也有效的提高数据安全性，并且为数据的扩展提供基础。

（3）业务管理层

业务服务层包括高校信息服务平台所有业务，具体包括应聘招聘、就业指导、毕业生困难帮扶、创业等服务内容，这些业务服务于政府、用人单位、高校、学生和社会等不用的用户。由于就业工作随着时间的推移会受到就业形势、政策等很多因素影响，从而导致就业工作业务和用户发生不断变化，所以就业信息服务平台业务服务层要具备高扩展性。基于以上的要求，我们构建了业务服务控制台，业务服务被设计为可插拔式，每项业务可以被挂载在控制台，或者从控制台被卸载，也可以设定业务接口、执行业务升级操作等服务。

（4）云服务层

云服务层将业务服务层的内容以应用接口的方式提供给应用层，提供的方式是为业务服务层建立API接口和webservice接口。应用层可以通过编程的方式调用业务接口，实现业务访问。

设定中文信息处理和语音识别接口，用户可以通过输入中文关键字或者语音调用业务，在应用层和业务层之间建立更加友好的数据传送，也为移动终端用户提供更加便捷的操作方式。

（5）应用层

应用层直接面向实际用户，实现就业信息云服务平台不同类型的用户图形界面，从而能够适应不同用户的不同需求。用户既可以通过个人电脑上的浏览器访问获得云服务、也可以使用智能移动终端的应用程序或者微信访问云服务。

2.2 建立基于Hadoop的云数据存储

高校就业信息服务平台需要大量的数据进行支持，而且数据逐年增加。利用云存储技术主要解决快速、高效的处理海量数据，从而达到易扩展、低成本、易管理、高效和安全的设计原则。Hadoop软件框架的HDFS（分布式文件系统）提供了具备高扩展性、高容错性、高可靠性、高效等特点，并且可以部署在低廉的硬件上，从而降低成本。基于以上内容，高校就业服务平台的数据存储通过HDFS分布式存储技术实现云存储，Hadoop的具体部署如图2所示。

2.3 建立基于Hadoop的数据服务

数据服务是就业信息云服务平台重要的业务，用户需要了解学生年龄、民族等数据分布，需要了解就业数据分布，需要了解用人单位人才需求分布，需要了解就业数据内部和外部存在的各种联系。数据服务从海量数据的计算中获得，利用云计算技术能够高效、低成本的解决计算问题，Hadoop为云计算提供了有效的解决方案，它提供了MapReduee模型，这个模型解决了传统并行计算在易编程性上的瓶颈，程序员可以更容易的开发分布式并行计算程序。MapReduce同HDFS一样采用一个主控节点和多个计算节点的架构，如图1所示。将大规模数据集分成多个小数据集，然后这些数据集分给多个map节点进行并行处理产生中间结果，最后在reduce阶段对这些结果汇总，得到最终结果。

3 总结

本文通过对云计算基础知识和Hadoop分布式云计算平台的学习与研究，设计了基于云计算技术的高校就业信息云服务平台，本平台采用五层体系架构，基于SaaS构建业务，以云服务方式提供给用户，利用Hadoop分布式文件系统实现基础数据云存储，层与层之间利用webserviee和API进行调用。最后，利用Hadoop的MapReduce云计算模型解决就业信息服务平台的数据服务。

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