前言
- 💖💖作者：计算机程序员小杨
- 💙💙个人简介：我是一名计算机相关专业的从业者，擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等多个IT方向。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。热爱技术，喜欢钻研新工具和框架，也乐于通过代码解决实际问题，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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一.开发工具简介
- 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
- 开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
- 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
- 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
- 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
- 数据库：MySQL
二.系统内容简介
基于大数据的华为游戏排行数据可视化分析系统是一套融合了现代大数据处理技术与前端可视化技术的综合性分析平台，该系统采用Hadoop分布式存储框架作为数据存储基础，结合Spark大数据计算引擎进行高效的数据处理与分析，通过HDFS分布式文件系统确保海量游戏数据的可靠存储，利用Spark SQL进行复杂的数据查询与统计分析，后端采用Python语言配合Django框架构建稳定的服务层，前端使用Vue.js框架结合ElementUI组件库打造现代化的用户界面，通过Echarts图表库实现丰富的数据可视化效果，系统功能涵盖系统主页展示、个人中心管理、用户权限控制、华为游戏排行数据管理、游戏物理属性深度分析、游戏市场品类分布分析、游戏榜单生态环境分析、游戏热度趋势预测分析、综合性可视化大屏展示以及完善的系统管理模块，整个系统充分利用Pandas和NumPy进行数据处理与科学计算，结合MySQL数据库进行关键信息存储，通过HTML、CSS、JavaScript和jQuery等前端技术确保用户交互体验的流畅性，为华为游戏平台提供全方位的数据洞察与决策支持，实现从原始数据采集到最终可视化展示的完整数据分析链路。
三.系统功能演示
大四学生的最后一搏：用Hadoop+Spark构建华为游戏数据可视化系统，为四年学习画下完美句号
四.系统界面展示
五.系统源码展示
# 核心功能1：游戏物理属性分析
def analyze_game_physical_attributes(game_data):
spark = SparkSession.builder.appName("GamePhysicalAnalysis").getOrCreate()
df = spark.createDataFrame(game_data)
# 计算游戏安装包大小分布
size_stats = df.groupBy("category").agg(
avg("package_size").alias("avg_size"),
max("package_size").alias("max_size"),
min("package_size").alias("min_size"),
stddev("package_size").alias("size_stddev")
)
# 分析游戏性能要求与用户评分关系
performance_df = df.select("game_id", "min_ram", "min_storage", "cpu_requirement", "user_rating")
performance_correlation = performance_df.stat.corr("min_ram", "user_rating")
storage_correlation = performance_df.stat.corr("min_storage", "user_rating")
# 计算不同配置要求游戏的市场占比
ram_distribution = df.groupBy("min_ram").count().orderBy("min_ram")
storage_distribution = df.groupBy("min_storage").count().orderBy("min_storage")
# 分析游戏兼容性覆盖率
compatibility_stats = df.groupBy("android_version").agg(
count("game_id").alias("game_count"),
avg("user_rating").alias("avg_rating"),
sum("download_count").alias("total_downloads")
)
# 计算高性能游戏与普通游戏的用户行为差异
high_performance_games = df.filter(df.min_ram >= 4096)
normal_games = df.filter(df.min_ram < 4096)
high_perf_metrics = high_performance_games.agg(
avg("session_duration").alias("avg_session"),
avg("retention_rate").alias("avg_retention"),
avg("payment_rate").alias("avg_payment")
)
normal_metrics = normal_games.agg(
avg("session_duration").alias("avg_session"),
avg("retention_rate").alias("avg_retention"),
avg("payment_rate").alias("avg_payment")
)
return {
"size_statistics": size_stats.collect(),
"performance_correlation": {"ram_rating": performance_correlation, "storage_rating": storage_correlation},
"ram_distribution": ram_distribution.collect(),
"storage_distribution": storage_distribution.collect(),
"compatibility_stats": compatibility_stats.collect(),
"performance_comparison": {
"high_performance": high_perf_metrics.collect()[0],
"normal_performance": normal_metrics.collect()[0]
}
}
# 核心功能2：游戏市场品类分析
def analyze_game_market_categories(market_data):
spark = SparkSession.builder.appName("GameMarketAnalysis").getOrCreate()
df = spark.createDataFrame(market_data)
# 计算各游戏品类的市场份额和增长趋势
category_market_share = df.groupBy("category").agg(
sum("revenue").alias("total_revenue"),
sum("download_count").alias("total_downloads"),
count("game_id").alias("game_count"),
avg("user_rating").alias("avg_rating")
).withColumn("market_share_pct", col("total_revenue") / df.agg(sum("revenue")).collect()[0][0] * 100)
# 分析新兴品类与传统品类的竞争态势
current_month_data = df.filter(df.release_month >= "2024-01")
last_year_data = df.filter(df.release_month >= "2023-01").filter(df.release_month < "2024-01")
current_category_performance = current_month_data.groupBy("category").agg(
avg("user_rating").alias("current_rating"),
sum("download_count").alias("current_downloads")
)
last_year_performance = last_year_data.groupBy("category").agg(
avg("user_rating").alias("last_year_rating"),
sum("download_count").alias("last_year_downloads")
)
# 计算品类竞争强度指数
category_competition = df.groupBy("category").agg(
count("game_id").alias("game_count"),
stddev("user_rating").alias("rating_variance"),
(max("revenue") - min("revenue")).alias("revenue_gap")
).withColumn("competition_index",
col("game_count") * col("rating_variance") / (col("revenue_gap") + 1))
# 分析用户年龄分布与品类偏好关系
age_category_preference = df.groupBy("category", "target_age_group").agg(
sum("user_count").alias("user_count"),
avg("session_duration").alias("avg_session"),
avg("retention_rate").alias("retention")
)
# 计算品类生命周期阶段
category_lifecycle = df.groupBy("category").agg(
avg(datediff(current_date(), col("first_release_date"))).alias("avg_age_days"),
count(when(col("status") == "active", 1)).alias("active_games"),
count(when(col("status") == "deprecated", 1)).alias("deprecated_games")
).withColumn("lifecycle_stage",
when(col("avg_age_days") < 365, "emerging")
.when(col("avg_age_days") < 1095, "growth")
.when(col("deprecated_games") / col("active_games") > 0.3, "decline")
.otherwise("mature"))
return {
"market_share_analysis": category_market_share.collect(),
"performance_comparison": {
"current_period": current_category_performance.collect(),
"previous_period": last_year_performance.collect()
},
"competition_analysis": category_competition.collect(),
"user_preference_analysis": age_category_preference.collect(),
"lifecycle_analysis": category_lifecycle.collect()
}
# 核心功能3：游戏热度趋势分析
def analyze_game_hotness_trends(trend_data):
spark = SparkSession.builder.appName("GameHotnessTrends").getOrCreate()
df = spark.createDataFrame(trend_data)
# 构建游戏热度综合指数模型
hotness_df = df.withColumn("hotness_score",
(col("download_count") * 0.3 +
col("daily_active_users") * 0.25 +
col("user_rating") * col("rating_count") * 0.2 +
col("social_mentions") * 0.15 +
col("search_volume") * 0.1))
# 计算游戏热度的时间序列趋势
daily_trends = hotness_df.groupBy("date", "game_id").agg(
first("hotness_score").alias("daily_hotness"),
first("download_count").alias("daily_downloads"),
first("daily_active_users").alias("dau")
).orderBy("date", "game_id")
# 应用滑动窗口计算热度变化率
window_spec = Window.partitionBy("game_id").orderBy("date").rowsBetween(-6, 0)
trend_analysis = daily_trends.withColumn("hotness_ma7",
avg("daily_hotness").over(window_spec)
).withColumn("hotness_change_rate",
(col("daily_hotness") - lag("daily_hotness", 7).over(window_spec)) /
lag("daily_hotness", 7).over(window_spec) * 100
)
# 识别热度爆发点和衰退点
trend_points = trend_analysis.withColumn("trend_signal",
when(col("hotness_change_rate") > 50, "explosion")
.when(col("hotness_change_rate") < -30, "decline")
.when(abs(col("hotness_change_rate")) < 5, "stable")
.otherwise("normal")
)
# 预测未来7天游戏热度趋势
recent_data = trend_analysis.filter(col("date") >= date_sub(current_date(), 30))
game_trend_coefficients = recent_data.groupBy("game_id").agg(
avg("hotness_change_rate").alias("avg_change_rate"),
stddev("hotness_change_rate").alias("volatility"),
last("daily_hotness").alias("current_hotness")
)
# 计算季节性因子影响
seasonal_factors = df.withColumn("month", month("date")).groupBy("month").agg(
avg("hotness_score").alias("seasonal_avg_hotness")
)
overall_avg = df.agg(avg("hotness_score")).collect()[0][0]
seasonal_adjusted = seasonal_factors.withColumn("seasonal_factor",
col("seasonal_avg_hotness") / overall_avg
)
# 生成热度排行榜变化分析
current_rankings = hotness_df.filter(col("date") == current_date()).select("game_id", "hotness_score").orderBy(desc("hotness_score")).withColumn("current_rank", row_number().over(Window.orderBy(desc("hotness_score"))))
last_week_rankings = hotness_df.filter(col("date") == date_sub(current_date(), 7)).select("game_id", "hotness_score").orderBy(desc("hotness_score")).withColumn("last_week_rank", row_number().over(Window.orderBy(desc("hotness_score"))))
ranking_changes = current_rankings.join(last_week_rankings, "game_id", "inner").withColumn("rank_change", col("last_week_rank") - col("current_rank"))
return {
"hotness_trends": trend_analysis.collect(),
"trend_signals": trend_points.collect(),
"prediction_coefficients": game_trend_coefficients.collect(),
"seasonal_factors": seasonal_adjusted.collect(),
"ranking_analysis": ranking_changes.collect()
}
六.系统文档展示
结束
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