从0到1：大四生用Hadoop+Spark打造《基于大数据的无人驾驶网约车舆情系统》震惊全班💖💖作者：计算机编程小咖

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目

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无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统介绍

《基于大数据的无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统》面向大四计算机毕设需求，以Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL 为核心引擎，结合 Python+Pandas+NumPy 完成海量抖音评论、短视频及转发数据的分布式采集、清洗与存储；后端采用 Django 或 Spring Boot 统一封装 RESTful 接口，前端基于 Vue+ElementUI+Echarts 构建交互式仪表盘，实现舆情数据管理、情感极性判定、话题聚类、互动热度及用户区域分布的实时可视化。系统首页呈现宏观舆情概览，个人中心提供模型调参与收藏记录，管理员可在用户管理、系统公告、系统简介模块中完成权限与信息维护；舆情分析模块支持多维度筛选与时段对比，互动分析追踪点赞、评论、转发链路，话题分析通过 Spark MLlib 挖掘热点关键词并生成演化趋势，用户区域分析以地图热力形式展示不同城市对无人驾驶网约车议题的关注差异。整套流程从数据落地到可视化呈现全部围绕“大数据”展开，既展示 Hadoop 生态的分布式能力，又突出 Spark 内存计算的高效性，同时以简洁的前端交互降低理解门槛，为即将毕业的学生提供可直接运行、可二次开发、可深入研究的完整范例。

无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统演示视频

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无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统演示图片

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无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统代码展示

# 舆情数据批量入库
def ingest_douyin_csv(path):
    sc = SparkContext.getOrCreate()
    sql = SQLContext(sc)
    df = sql.read.csv(path, header=True, inferSchema=True).filter(col("content").isNotNull())
    df = df.withColumn("content_cut", udf(lambda x: " ".join(jieba.lcut(x)), StringType())("content"))
    df.write.mode("append").format("parquet").save("hdfs://namenode:9000/douyin/raw")

# 情感分析实时计算
def sentiment_analysis():
    sc = SparkContext.getOrCreate()
    sql = SQLContext(sc)
    df = sql.read.parquet("hdfs://namenode:9000/douyin/raw")
    model = PipelineModel.load("hdfs://namenode:9000/models/sentiment")
    res = model.transform(df).select("id", "content", "prediction")
    res.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://mysql:3306/douyin") \
        .option("dbtable", "sentiment").option("user", "root").option("password", "123456") \
        .mode("append").save()

# 话题聚类与热度排行
def topic_cluster():
    sc = SparkContext.getOrCreate()
    sql = SQLContext(sc)
    df = sql.read.parquet("hdfs://namenode:9000/douyin/raw")
    tokenizer = RegexTokenizer(inputCol="content_cut", outputCol="words", pattern="\\s+")
    remover = StopWordsRemover(inputCol="words", outputCol="filtered")
    hashingTF = HashingTF(inputCol="filtered", outputCol="rawFeatures", numFeatures=1 << 16)
    idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")
    kmeans = KMeans(k=50, seed=2025)
    pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, remover, hashingTF, idf, kmeans])
    model = pipeline.fit(df)
    centers = model.stages[-1].clusterCenters()
    centers_broadcast = sc.broadcast(centers)
    def top_words(vec):
        indices = vec.indices
        values = vec.values
        top = sorted(zip(indices, values), key=lambda x: -x[1])[:10]
        vocab = {i: w for w, i in hashingTF.vocabulary.items()}
        return [vocab.get(i, str(i)) for i, _ in top]
    topics = [top_words(Vectors.dense(c)) for c in centers_broadcast.value]
    spark.createDataFrame([(i, " ".join(words)) for i, words in enumerate(topics)], ["topic_id", "keywords"]) \
        .write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://mysql:3306/douyin") \
        .option("dbtable", "topics").option("user", "root").option("password", "123456") \
        .mode("overwrite").save()

无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统文档展示

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