Hadoop+Spark全链路实战：人体体能活动能量消耗大数据系统痛点全解

💖💖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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人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统介绍

《基于大数据的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统》围绕Hadoop分布式存储与Spark内存计算构建全链路处理框架，以HDFS完成原始体能监测数据的高吞吐落地，通过Spark SQL与Pandas、NumPy协同完成缺失值清洗、异常检测与特征工程；后端采用Spring Boot统一调度Spark任务，并将计算结果持久化至MySQL，前端Vue+Echarts实时拉取接口渲染多维度图表，实现用户、体能数据、设备实时监测、人口统计学特征、生理指标等模块的可视化交互。系统首页聚合总体能耗概览，个人中心支持密码与信息维护，管理员可在用户管理、体能数据管理中完成增删改查，体能活动能量分析模块对不同运动类型计算卡路里消耗并输出趋势对比，多维度综合数据分析支持按性别、年龄、BMI分组统计，设备实时监测数据以秒级延迟展示心率、步频曲线，人体生理指标数据分析结合体重、血压等维度给出健康评级，系统管理负责日志与权限控制，实现从数据接入、清洗、分析到可视化的闭环。

人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统演示视频

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人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统演示图片

人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统代码展示

spark = SparkSession.builder.appName("EnergyConsume").master("local[*]").getOrCreate()
def batch_calorie_compute():
    df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/energy/raw/*.csv", header=True, inferSchema=True)
    df = df.filter(col("user_id").isNotNull())
    df = df.withColumn("duration_min", (col("end_ts")-col("start_ts"))/60)
    df = df.withColumn("met", when(col("activity")=="run", 9.8).when(col("activity")=="walk", 3.8).otherwise(5.5))
    df = df.withColumn("calorie", col("weight")*col("met")*col("duration_min")/60*5)
    df.write.mode("overwrite").parquet("hdfs://localhost:9000/energy/result/calorie")
    return df
def realtime_device_monitor():
    lines = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port", 9999).load()
    schema = StructType([StructField("device_id", StringType()), StructField("hr", IntegerType()), StructField("ts", TimestampType())])
    parsed = lines.select(from_json(col("value"), schema).alias("data")).select("data.*")
    parsed = parsed.withWatermark("ts", "10 seconds").groupBy(window(col("ts"), "30 seconds"), col("device_id")).agg(avg("hr").alias("avg_hr"))
    query = parsed.writeStream.outputMode("append").format("parquet").option("path", "hdfs://localhost:9000/energy/realtime").option("checkpointLocation", "/tmp/chk").start()
    query.awaitTermination(600000)
def multi_group_stat():
    df = spark.read.parquet("hdfs://localhost:9000/energy/result/calorie")
    df = df.join(spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/energy/user.csv", header=True), "user_id", "inner")
    df = df.withColumn("age_group", floor(col("age")/5)*5)
    result = df.groupBy("age_group", "gender").agg(avg("calorie").alias("avg_cal"), count("*").alias("cnt"))
    result = result.orderBy("age_group", "gender")
    result.coalesce(1).write.mode("overwrite").json("hdfs://localhost:9000/energy/report/group")
    return result

人体体能活动能量消耗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