💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜
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电影票房数据分析系统介绍
本《基于Python的电影票房数据分析系统》面向高校计算机专业毕业设计需求，围绕Hadoop分布式存储与Spark内存计算框架，构建从数据采集、清洗、建模到可视化的完整链路：利用HDFS完成跨年度电影票房原始数据的分布式落地，通过Spark SQL与Pandas协同实现亿级记录的行列裁剪、缺失值填充及票房增长率计算，再以NumPy完成矩阵运算支撑多元线性回归及时间序列预测模型，最终将分析结果经Django RESTful接口推送至Vue前端，借助ElementUI组件与Echarts图表库生成可交互的票房走势、区域热度、影片评分分布等多维大屏；系统内置用户、留言、论坛三大交流模块，支持基于角色的轮播图与资讯内容动态管理，个人中心提供收藏、历史任务追踪及模型参数回溯功能，系统简介与分类资讯模块则实时展示技术架构与数据解读，实现“数据存储—计算—呈现—交互”闭环，为研究者提供一套可直接复现、扩展与二次开发的大数据毕业设计范例。
电影票房数据分析系统演示视频
电影票房数据分析系统演示图片
电影票房数据分析系统代码展示
#def realtime_ranking(request): 2 spark = SparkSession.builder.appName("realtime_rank").getOrCreate() 3 schema = StructType([StructField("movie_name", StringType()), StructField("realtime_amount", DoubleType()), StructField("ts", TimestampType())]) 4 df = spark.readStream.format("kafka") \ 5 .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \ 6 .option("subscribe", "boxoffice") \ 7 .load() \ 8 .selectExpr("CAST(value AS STRING) as json") \ 9 .select(from_json("json", schema).alias("data")) \ 10 .select("data.*") 11 agg_df = df.withWatermark("ts", "10 minutes") \ 12 .groupBy(window("ts", "1 minute"), "movie_name") \ 13 .agg(sum("realtime_amount").alias("total")) 14 def foreach_batch_func(batch_df, batch_id): 15 batch_df.select("movie_name", "total").write \ 16 .format("jdbc") \ 17 .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/movie") \ 18 .option("dbtable", "realtime_rank") \ 19 .option("user", "root") \ 20 .option("password", "123456") \ 21 .mode("append") \ 22 .save() 23 query = agg_df.writeStream.foreachBatch(foreach_batch_func).start() 24 query.awaitTermination(10) 25 return JsonResponse({"status": "streaming started"})
电影票房数据分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途
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