基于SSM实现高校应届生就业管理系统

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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、掘金特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师

主要内容：Java项目、毕业设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助

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一，项目简介

目前整个社会发展的速度，严重依赖于互联网，如果没有了互联网的存在，市场可能会一蹶不振，严重影响经济的发展水平，影响人们的生活质量。计算机的发展，不管是从硬件还是软件，都有很多技术储备，每年都有很多的技术和软件产生，纵观各个领域，无一不用互联网软件，办公用的还是电脑居多，但是人手一台智能设备已经变成了现在人们的生活日常，哪怕的普通的老百姓都成了上知天文下知地理的所在，这些都依赖于互联网技术。互联网技术在信息的传播方面是巨大的，而信息的处理就变成了各种产业管理者和维护者的重任。人们已经习惯了互联网的存在，所以经常操作一些互联网产品变成了日常，所以开发一个高校就业管理系统，让人们使用是没有一点问题的，并且在这个过程中不仅能够规范高校就业信息管理的使用流程还有信息处理流程，也能让整个信息的传播处理，都存在一种可控制的范围，最重要的是，计算机在高校就业信息管理方面可以给管理者提供更好的帮助。

当开发软件变成了一个潮流之后，会发现不管任何行业都能开发适合自己的软件，不管是内部员工管理，还是财务管理，甚至业务管理都可以数据化，并且可以对这些数据集中处理，进而根据数据处理结果就自然而然的提高了管理水平，最重要的是，开发一个软件投入使用，开发过程其实就是梳理行业痛点的过程，就是让软件来弥补行业的管理漏洞，不断的优化事物的处理流程。高校就业管理系统就是一款专门开发的软件，通过Web技术，让使用者可以在任何一台智能设备上面通过浏览器进行操作使用，对数据的处理不在局限于地域距离，只要软件开发到位，使用起来方便，达到预期目的，会发现有软件和没有软件的区别是很大的，有了这款软件之后，会发现数据的存储安全方面，比起之前的满屋寻找记录的优势是多么的巨大。

整个高校就业管理系统的实现全部围绕高校学生的就业业务流程来进行设计，对于高校学生就业，由高校搭建一个平台，对接校内学生和校外企业，将企业的招聘需求和校内各专业学生的应聘需求有机的结合在一起，即解决了企业招聘难的问题，又解决了校内应届生就业难的难题。企业方可以登陆本系统进行招聘信息的发布，学生简历的查看，对学生进行而试邀请等等；校内学生可以在系统上发布个人简历，查阅企业信息及招聘信息，并在线投递简历等；而作为校方，是平台的管理者，可以在系统平台内对相关的企业信息，招聘信息，学生信息，简历信息等进行管理工作。整个系统功能结构完整，页面操作简洁大方，业务流程完整，用户使用体验校好。

3.3.1 用户注册

对于高校就业管理系统来讲，求职者须在系统的前端页面注册个人信息，然后在平台登陆后方可在平台进行招聘信息的浏览，并在线投递简历信息，其具体的时序图如3.5所示：

图3-5用户注册时序图

3.3.2 用户登陆

用户注册成功后，如果想在浏览企业信息或企业发布的招聘信息，需要登陆系统后方可进行信息浏览并在线投递简历，下面展示一下前端用户登陆的时序图：

图3-6用户登陆时序图

3.3.3 信息浏览

用户登陆高校就业管理系统平台的前端后，可以在线查看企业信息，企业发布的招聘信息等，具体的信息浏览时序图如图3-7所示：

图3-7前端浏览信息时序图

3.3.4 投递简历

求职者登陆前端后，打开招聘信息模块，进入某个具体的招聘信息可以查看招聘详情，如果对此招聘岗位有意，可以在线投递简历即可。不过在投递简历之前自己先要创建自己的在线简历方可在线投递。投递简历时序图如图3-8所示：

图3-8投递简历时序图

二，环境介绍

语言环境：Java: jdk1.8

数据库：Mysql: mysql5.7

应用服务器：Tomcat: tomcat8.5.31

开发工具：IDEA或eclipse

后台开发技术：SSM框架

前台开发技术：bootstrap+ajax

三，系统展示

4.1 详细设计概述

这里主要是对系统设计实现进行描述，通过系统的设计和数据库的设计，通过编码后变成了可以进行操作的界面，让一切想法变成了结果，通过文字和具体程序操作界面的截图之间的配合，可以把功能更直观的描述起来。

4.2 系统数据库详细设计

高校就业管理系统的数据库操作部分，也是本系统的一个主要技术功能应用点，本系统的数据库持久操作主要使用Mybatis这个持久层框架来进行数据的增删改查处理。它有效的封装了底层厂家封装的JDBC操作代码，让我们持久化操作更加简单快捷。在进行数据库持久操作时，我们只需要编写对应的DAO接口，并配置其相关的XML映射文件，在XML中编写实现此业务的核心SQL即可。Spring框架集成Mybatis后会自动扫描DAO接口并为其产生代理实现类，将代理实现类的实例放入IOC容器中供我们直接注入使用，而不用再写原始的那些繁琐的连接数据库的代码以及数据封装的代码，这些全部交给Mybatis来进行完成。

院系类型管理和招聘岗位功能实现的逻辑基本上都比较相似，此处展示一下院系类型管理的核心代码作为基础业务数据的管理代表。

package com.controller;import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.utils.StringUtil;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.json.JSONObject;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.util.ResourceUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import com.annotation.IgnoreAuth;
import com.baidu.aip.face.AipFace;
import com.baidu.aip.face.MatchRequest;
import com.baidu.aip.util.Base64Util;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.Wrapper;
import com.entity.ConfigEntity;
import com.service.CommonService;
import com.service.ConfigService;
import com.utils.BaiduUtil;
import com.utils.FileUtil;
import com.utils.R;/*** 通用接口*/
@RestController
public class CommonController{private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CommonController.class);@Autowiredprivate CommonService commonService;@Autowiredprivate ConfigService configService;private static AipFace client = null;private static String BAIDU_DITU_AK = null;@RequestMapping("/location")public R location(String lng,String lat) {if(BAIDU_DITU_AK==null) {BAIDU_DITU_AK = configService.selectOne(new EntityWrapper<ConfigEntity>().eq("name", "baidu_ditu_ak")).getValue();if(BAIDU_DITU_AK==null) {return R.error("请在配置管理中正确配置baidu_ditu_ak");}}Map<String, String> map = BaiduUtil.getCityByLonLat(BAIDU_DITU_AK, lng, lat);return R.ok().put("data", map);}/*** 人脸比对* * @param face1 人脸1* @param face2 人脸2* @return*/@RequestMapping("/matchFace")public R matchFace(String face1, String face2, HttpServletRequest request) {if(client==null) {/*String AppID = configService.selectOne(new EntityWrapper<ConfigEntity>().eq("name", "AppID")).getValue();*/String APIKey = configService.selectOne(new EntityWrapper<ConfigEntity>().eq("name", "APIKey")).getValue();String SecretKey = configService.selectOne(new EntityWrapper<ConfigEntity>().eq("name", "SecretKey")).getValue();String token = BaiduUtil.getAuth(APIKey, SecretKey);if(token==null) {return R.error("请在配置管理中正确配置APIKey和SecretKey");}client = new AipFace(null, APIKey, SecretKey);client.setConnectionTimeoutInMillis(2000);client.setSocketTimeoutInMillis(60000);}JSONObject res = null;try {File file1 = new File(request.getSession().getServletContext().getRealPath("/upload")+"/"+face1);File file2 = new File(request.getSession().getServletContext().getRealPath("/upload")+"/"+face2);String img1 = Base64Util.encode(FileUtil.FileToByte(file1));String img2 = Base64Util.encode(FileUtil.FileToByte(file2));MatchRequest req1 = new MatchRequest(img1, "BASE64");MatchRequest req2 = new MatchRequest(img2, "BASE64");ArrayList<MatchRequest> requests = new ArrayList<MatchRequest>();requests.add(req1);requests.add(req2);res = client.match(requests);System.out.println(res.get("result"));} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();return R.error("文件不存在");} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} return R.ok().put("data", com.alibaba.fastjson.JSONObject.parse(res.get("result").toString()));}/*** 获取table表中的column列表(联动接口)* @return*/@RequestMapping("/option/{tableName}/{columnName}")@IgnoreAuthpublic R getOption(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName,String level,String parent) {Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();params.put("table", tableName);params.put("column", columnName);if(StringUtils.isNotBlank(level)) {params.put("level", level);}if(StringUtils.isNotBlank(parent)) {params.put("parent", parent);}List<String> data = commonService.getOption(params);return R.ok().put("data", data);}/*** 根据table中的column获取单条记录* @return*/@RequestMapping("/follow/{tableName}/{columnName}")@IgnoreAuthpublic R getFollowByOption(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName, @RequestParam String columnValue) {Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();params.put("table", tableName);params.put("column", columnName);params.put("columnValue", columnValue);Map<String, Object> result = commonService.getFollowByOption(params);return R.ok().put("data", result);}/*** 修改table表的sfsh状态* @param map* @return*/@RequestMapping("/sh/{tableName}")public R sh(@PathVariable("tableName") String tableName, @RequestBody Map<String, Object> map) {map.put("table", tableName);commonService.sh(map);return R.ok();}/*** 获取需要提醒的记录数* @param tableName* @param columnName* @param type 1:数字 2:日期* @param map* @return*/@RequestMapping("/remind/{tableName}/{columnName}/{type}")@IgnoreAuthpublic R remindCount(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName, @PathVariable("type") String type,@RequestParam Map<String, Object> map) {map.put("table", tableName);map.put("column", columnName);map.put("type", type);if(type.equals("2")) {SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");Calendar c = Calendar.getInstance();Date remindStartDate = null;Date remindEndDate = null;if(map.get("remindstart")!=null) {Integer remindStart = Integer.parseInt(map.get("remindstart").toString());c.setTime(new Date()); c.add(Calendar.DAY_OF_MONTH,remindStart);remindStartDate = c.getTime();map.put("remindstart", sdf.format(remindStartDate));}if(map.get("remindend")!=null) {Integer remindEnd = Integer.parseInt(map.get("remindend").toString());c.setTime(new Date());c.add(Calendar.DAY_OF_MONTH,remindEnd);remindEndDate = c.getTime();map.put("remindend", sdf.format(remindEndDate));}}int count = commonService.remindCount(map);return R.ok().put("count", count);}/*** 圖表统计*/@IgnoreAuth@RequestMapping("/group/{tableName}")public R group1(@PathVariable("tableName") String tableName, @RequestParam Map<String,Object> params) {params.put("table1", tableName);List<Map<String, Object>> result = commonService.chartBoth(params);return R.ok().put("data", result);}/*** 单列求和*/@RequestMapping("/cal/{tableName}/{columnName}")@IgnoreAuthpublic R cal(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName) {Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();params.put("table", tableName);params.put("column", columnName);Map<String, Object> result = commonService.selectCal(params);return R.ok().put("data", result);}/*** 分组统计*/@RequestMapping("/group/{tableName}/{columnName}")@IgnoreAuthpublic R group(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName) {Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();params.put("table", tableName);params.put("column", columnName);List<Map<String, Object>> result = commonService.selectGroup(params);return R.ok().put("data", result);}/*** （按值统计）*/@RequestMapping("/value/{tableName}/{xColumnName}/{yColumnName}")@IgnoreAuthpublic R value(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("yColumnName") String yColumnName, @PathVariable("xColumnName") String xColumnName) {Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();params.put("table", tableName);params.put("xColumn", xColumnName);params.put("yColumn", yColumnName);List<Map<String, Object>> result = commonService.selectValue(params);return R.ok().put("data", result);}/*** 下面为新加的****//*** 查询字典表的分组求和* tableName         表名* groupColumn         分组字段* sumCloum          统计字段* @return*/@RequestMapping("/newSelectGroupSum")public R newSelectGroupSum(@RequestParam Map<String,Object> params) {logger.debug("newSelectGroupSum:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(),params);List<Map<String, Object>> result = commonService.newSelectGroupSum(params);return R.ok().put("data", result);}/*** 查询字典表的分组统计总条数*  tableName         表名* groupColumn     分组字段* @return*/@RequestMapping("/newSelectGroupCount")public R newSelectGroupCount(@RequestParam Map<String,Object> params) {logger.debug("newSelectGroupCount:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(),params);List<Map<String, Object>> result = commonService.newSelectGroupCount(params);return R.ok().put("data", result);}/*** 当前表的日期分组求和* tableName         表名* groupColumn         分组字段* sumCloum          统计字段* dateFormatType    日期格式化类型   1:年 2:月 3:日* @return*/@RequestMapping("/newSelectDateGroupSum")public R newSelectDateGroupSum(@RequestParam Map<String,Object> params) {logger.debug("newSelectDateGroupSum:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(),params);String dateFormatType = String.valueOf(params.get("dateFormatType"));if("1".equals(dateFormatType)){params.put("dateFormat", "%Y");}else if("2".equals(dateFormatType)){params.put("dateFormat", "%Y-%m");}else if("3".equals(dateFormatType)){params.put("dateFormat", "%Y-%m-%d");}else{R.error("日期格式化不正确");}List<Map<String, Object>> result = commonService.newSelectDateGroupSum(params);return R.ok().put("data", result);}/**** 查询字典表的分组统计总条数* tableName          表名* groupColumn         分组字段* dateFormatType    日期格式化类型   1:年 2:月 3:日* @return*/@RequestMapping("/newSelectDateGroupCount")public R newSelectDateGroupCount(@RequestParam Map<String,Object> params) {logger.debug("newSelectDateGroupCount:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(),params);String dateFormatType = String.valueOf(params.get("dateFormatType"));if("1".equals(dateFormatType)){params.put("dateFormat", "%Y");}else if("2".equals(dateFormatType)){params.put("dateFormat", "%Y-%m");}else if("3".equals(dateFormatType)){params.put("dateFormat", "%Y-%m-%d");}else{R.error("日期格式化类型不正确");}List<Map<String, Object>> result = commonService.newSelectDateGroupCount(params);return R.ok().put("data", result);}
/*** 饼状图* -- 饼状图  查询当前表--               查询字典表【月】--               统计   -- 查询某个月的每个类型的订单销售数量--                 求和   -- 查询某个月的每个类型的订单销售额--                 查询某个字符串【月】--                 统计   -- 查询某个月的每个员工的订单销售数量--                 求和   -- 查询某个月的每个员工的订单销售额--                 查询时间【年】--                统计     -- 查询每个月的订单销售数量--                求和     -- 查询每个月的订单销售额-- 饼状图  查询级联表--               查询字典表--                  统计     -- 查询某个月的每个类型的订单销售数量--               求和   -- 查询某个月的每个类型的订单销售额--                 查询某个字符串--                统计   -- 查询某个月的每个员工的订单销售数量--                 求和   -- 查询某个月的每个员工的订单销售额--                 查询时间--               统计     -- 统计每个月的订单销售数量--                求和     -- 查询每个月的订单销售额*//*** 柱状图-- 柱状图  查询当前表--             某个【年，月】--             当前表 2 级联表 1--                      统计--                        【日期，字符串，下拉框】--                        求和--                        【日期，字符串，下拉框】-- 柱状图  查询级联表--                   某个【年，月】--                        统计--                        【日期，字符串，下拉框】--                        求和--                        【日期，字符串，下拉框】*//*** 柱状图求和*/@RequestMapping("/barSum")public R barSum(@RequestParam Map<String,Object> params) {logger.debug("barSum方法:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(), com.alibaba.fastjson.JSONObject.toJSONString(params));Boolean isJoinTableFlag =  false;//是否有级联表相关String one =  "";//第一优先String two =  "";//第二优先//处理thisTable和joinTable 处理内容是把json字符串转为Map并把带有,的切割为数组//当前表Map<String,Object> thisTable = JSON.parseObject(String.valueOf(params.get("thisTable")),Map.class);params.put("thisTable",thisTable);//级联表String joinTableString = String.valueOf(params.get("joinTable"));if(StringUtil.isNotEmpty(joinTableString)) {Map<String, Object> joinTable = JSON.parseObject(joinTableString, Map.class);params.put("joinTable", joinTable);isJoinTableFlag = true;}if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("date")))){//当前表日期thisTable.put("date",String.valueOf(thisTable.get("date")).split(","));one = "thisDate0";}if(isJoinTableFlag){//级联表日期Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable");if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("date")))){joinTable.put("date",String.valueOf(joinTable.get("date")).split(","));if(StringUtil.isEmpty(one)){one ="joinDate0";}else{if(StringUtil.isEmpty(two)){two ="joinDate0";}}}}if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("string")))){//当前表字符串thisTable.put("string",String.valueOf(thisTable.get("string")).split(","));if(StringUtil.isEmpty(one)){one ="thisString0";}else{if(StringUtil.isEmpty(two)){two ="thisString0";}}}if(isJoinTableFlag){//级联表字符串Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable");if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("string")))){joinTable.put("string",String.valueOf(joinTable.get("string")).split(","));if(StringUtil.isEmpty(one)){one ="joinString0";}else{if(StringUtil.isEmpty(two)){two ="joinString0";}}}}if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("types")))){//当前表类型thisTable.put("types",String.valueOf(thisTable.get("types")).split(","));if(StringUtil.isEmpty(one)){one ="thisTypes0";}else{if(StringUtil.isEmpty(two)){two ="thisTypes0";}}}if(isJoinTableFlag){//级联表类型Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable");if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("types")))){joinTable.put("types",String.valueOf(joinTable.get("types")).split(","));if(StringUtil.isEmpty(one)){one ="joinTypes0";}else{if(StringUtil.isEmpty(two)){two ="joinTypes0";}}}}List<Map<String, Object>> result = commonService.barSum(params);List<String> xAxis = new ArrayList<>();//报表x轴List<List<String>> yAxis = new ArrayList<>();//y轴List<String> legend = new ArrayList<>();//标题if(StringUtil.isEmpty(two)){//不包含第二列List<String> yAxis0 = new ArrayList<>();yAxis.add(yAxis0);legend.add("数值");for(Map<String, Object> map :result){String oneValue = String.valueOf(map.get(one));String value = String.valueOf(map.get("value"));xAxis.add(oneValue);yAxis0.add(value);}}else{//包含第二列Map<String, HashMap<String, String>> dataMap = new LinkedHashMap<>();if(StringUtil.isNotEmpty(two)){for(Map<String, Object> map :result){String oneValue = String.valueOf(map.get(one));String twoValue = String.valueOf(map.get(two));String value = String.valueOf(map.get("value"));if(!legend.contains(twoValue)){legend.add(twoValue);//添加完成后 就是最全的第二列的类型}if(dataMap.containsKey(oneValue)){dataMap.get(oneValue).put(twoValue,value);}else{HashMap<String, String> oneData = new HashMap<>();oneData.put(twoValue,value);dataMap.put(oneValue,oneData);}}}for(int i =0; i<legend.size(); i++){yAxis.add(new ArrayList<String>());}Set<String> keys = dataMap.keySet();for(String key:keys){xAxis.add(key);HashMap<String, String> map = dataMap.get(key);for(int i =0; i<legend.size(); i++){List<String> data = yAxis.get(i);if(StringUtil.isNotEmpty(map.get(legend.get(i)))){data.add(map.get(legend.get(i)));}else{data.add("0");}}}System.out.println();}Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>();resultMap.put("xAxis",xAxis);resultMap.put("yAxis",yAxis);resultMap.put("legend",legend);return R.ok().put("data", resultMap);}/*** 柱状图统计*/@RequestMapping("/barCount")public R barCount(@RequestParam Map<String,Object> params) {logger.debug("barCount方法:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(), com.alibaba.fastjson.JSONObject.toJSONString(params));Boolean isJoinTableFlag =  false;//是否有级联表相关String one =  "";//第一优先String two =  "";//第二优先//处理thisTable和joinTable 处理内容是把json字符串转为Map并把带有,的切割为数组//当前表Map<String,Object> thisTable = JSON.parseObject(String.valueOf(params.get("thisTable")),Map.class);params.put("thisTable",thisTable);//级联表String joinTableString = String.valueOf(params.get("joinTable"));if(StringUtil.isNotEmpty(joinTableString)) {Map<String, Object> joinTable = JSON.parseObject(joinTableString, Map.class);params.put("joinTable", joinTable);isJoinTableFlag = true;}if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("date")))){//当前表日期thisTable.put("date",String.valueOf(thisTable.get("date")).split(","));one = "thisDate0";}if(isJoinTableFlag){//级联表日期Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable");if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("date")))){joinTable.put("date",String.valueOf(joinTable.get("date")).split(","));if(StringUtil.isEmpty(one)){one ="joinDate0";}else{if(StringUtil.isEmpty(two)){two ="joinDate0";}}}}if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("string")))){//当前表字符串thisTable.put("string",String.valueOf(thisTable.get("string")).split(","));if(StringUtil.isEmpty(one)){one ="thisString0";}else{if(StringUtil.isEmpty(two)){two ="thisString0";}}}if(isJoinTableFlag){//级联表字符串Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable");if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("string")))){joinTable.put("string",String.valueOf(joinTable.get("string")).split(","));if(StringUtil.isEmpty(one)){one ="joinString0";}else{if(StringUtil.isEmpty(two)){two ="joinString0";}}}}if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("types")))){//当前表类型thisTable.put("types",String.valueOf(thisTable.get("types")).split(","));if(StringUtil.isEmpty(one)){one ="thisTypes0";}else{if(StringUtil.isEmpty(two)){two ="thisTypes0";}}}if(isJoinTableFlag){//级联表类型Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable");if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("types")))){joinTable.put("types",String.valueOf(joinTable.get("types")).split(","));if(StringUtil.isEmpty(one)){one ="joinTypes0";}else{if(StringUtil.isEmpty(two)){two ="joinTypes0";}}}}List<Map<String, Object>> result = commonService.barCount(params);List<String> xAxis = new ArrayList<>();//报表x轴List<List<String>> yAxis = new ArrayList<>();//y轴List<String> legend = new ArrayList<>();//标题if(StringUtil.isEmpty(two)){//不包含第二列List<String> yAxis0 = new ArrayList<>();yAxis.add(yAxis0);legend.add("数值");for(Map<String, Object> map :result){String oneValue = String.valueOf(map.get(one));String value = String.valueOf(map.get("value"));xAxis.add(oneValue);yAxis0.add(value);}}else{//包含第二列Map<String, HashMap<String, String>> dataMap = new LinkedHashMap<>();if(StringUtil.isNotEmpty(two)){for(Map<String, Object> map :result){String oneValue = String.valueOf(map.get(one));String twoValue = String.valueOf(map.get(two));String value = String.valueOf(map.get("value"));if(!legend.contains(twoValue)){legend.add(twoValue);//添加完成后 就是最全的第二列的类型}if(dataMap.containsKey(oneValue)){dataMap.get(oneValue).put(twoValue,value);}else{HashMap<String, String> oneData = new HashMap<>();oneData.put(twoValue,value);dataMap.put(oneValue,oneData);}}}for(int i =0; i<legend.size(); i++){yAxis.add(new ArrayList<String>());}Set<String> keys = dataMap.keySet();for(String key:keys){xAxis.add(key);HashMap<String, String> map = dataMap.get(key);for(int i =0; i<legend.size(); i++){List<String> data = yAxis.get(i);if(StringUtil.isNotEmpty(map.get(legend.get(i)))){data.add(map.get(legend.get(i)));}else{data.add("0");}}}System.out.println();}Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>();resultMap.put("xAxis",xAxis);resultMap.put("yAxis",yAxis);resultMap.put("legend",legend);return R.ok().put("data", resultMap);}
}

五，项目总结

在如今社会上，关于信息上面的处理，没有任何一个企业或者个人会忽视，如何让信息急速传递，并且归档储存查询，采用之前的纸张记录模式已经不符合当前使用要求了。所以，对高校就业信息管理的提升，也为了对高校就业信息进行更好的维护，高校就业管理系统的出现就变得水到渠成不可缺少。通过对高校就业管理系统的开发，不仅仅可以学以致用，让学到的知识变成成果出现，也强化了知识记忆，扩大了知识储备，是提升自我的一种很好的方法。通过具体的开发，对整个软件开发的过程熟练掌握，不论是前期的设计，还是后续的编码测试，都有了很深刻的认知。

高校就业管理系统通过MySQL数据库与Eclipse工具进行开发，高校就业管理系统能够实现招聘信息管理，简历管理，邀请面试管理，简历投递管理，用户管理，公司管理等功能。