没上Spark仅用MySQL跑《商店销售数据分析》？3 天跑崩 vs 3 小时出图差距惊人

💖💖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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商店销售数据分析与可视化系统介绍

《基于大数据的商店销售数据分析与可视化系统》面向海量零售流水，以 Hadoop 构建分布式存储底座，将原始 CSV/日志先落地 HDFS，再经 Spark 分布式内存计算完成清洗、聚合与特征衍生；核心分析层由 Spark SQL 驱动，按商品、区域门店、用户行为三大维度产出日/周/月粒度 KPI，包括销售额、毛利率、复购率、区域热度及 RFM 模型；计算结果回流 MySQL 供在线查询，同时通过 Django RESTful API 或 Spring Boot 服务向外暴露 JSON 格式接口。前端采用 Vue+ElementUI 搭建，以 ECharts 动态渲染折线、柱状、地图、漏斗等多类型图表，实现整体销售业绩、单品深度、区域对比、用户画像的可视化洞察，并支持大屏 1920×1080 自适应轮播。系统内置用户中心，提供注册登录、个人信息维护、密码修改、公告浏览及后台用户管理功能，确保数据权限与操作审计完整闭环。

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商店销售数据分析与可视化系统代码展示

spark = SparkSession.builder.appName("StoreSalesAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://namenode:9000/sales/*.csv")
def overall_sales_performance():
    daily = df.groupBy("sale_date").agg(
        F.sum("amount").alias("total_amount"),
        F.count("*").alias("order_cnt")
    ).orderBy("sale_date")
    daily_pd = daily.toPandas()
    daily_pd['sale_date'] = daily_pd['sale_date'].astype(str)
    return daily_pd.to_dict(orient="records")
def regional_store_analysis():
    regional = df.groupBy("region", "store_id").agg(
        F.sum("amount").alias("total_amount"),
        F.avg("amount").alias("avg_amount"),
        F.countDistinct("product_id").alias("sku_cnt")
    ).orderBy(F.desc("total_amount"))
    regional_pd = regional.toPandas()
    regional_pd['region'] = regional_pd['region'].astype(str)
    regional_pd['store_id'] = regional_pd['store_id'].astype(str)
    return regional_pd.to_dict(orient="records")
def product_dimension_analysis():
    product = df.groupBy("product_id", "product_name").agg(
        F.sum("qty").alias("total_qty"),
        F.sum("amount").alias("total_amount"),
        F.avg("price").alias("avg_price")
    ).withColumn("rank", F.row_number().over(Window.orderBy(F.desc("total_amount"))))
    product_pd = product.toPandas()
    product_pd['product_id'] = product_pd['product_id'].astype(str)
    product_pd['product_name'] = product_pd['product_name'].astype(str)
    return product_pd.head(50).to_dict(orient="records")

商店销售数据分析与可视化系统文档展示

💖💖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