Hadoop+Spark毕业设计实战：全球高等教育趋势分析全流程💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介：曾长期从

💖💖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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全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统介绍

本系统《基于大数据的全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统》以 Hadoop 分布式存储与 Spark 内存计算为核心引擎，围绕 Python/Java 双语言、Django/Spring Boot 双框架统一实现，通过 HDFS 汇聚全球高校招生、奖学金、签证流向、就业薪资及学术语言成绩等多源异构数据，运用 Spark SQL 与 Pandas 完成清洗、转换与特征工程，并以 Vue+ElementUI+Echarts 构建交互式大屏，实时呈现全球教育规模、移民流动、资金资助、签证趋势及薪资回报的可视化洞察；系统功能涵盖用户管理、高等教育数据维护、学术语言表现分析、全球移民流动追踪、奖学金资助统计、签证流向解读与就业薪资回报评估，支持多维筛选、时间序列对比与地理热点钻取，为高校、政策制定者及学生提供一站式大数据决策支持。

全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统演示视频

演示视频

全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统演示图片

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高等教育趋势数据.png

就业薪资回报分析.png

签证流动数据分析.png

全球教育趋势分析.png

全球移民流动分析.png

数据大屏.png

学术语言表现分析.png

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助学金资助分析.png

全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col,avg,sum,count,when,round
spark=SparkSession.builder.appName("GlobalEduTrend").config("spark.sql.shuffle.partitions","200").getOrCreate()
df_student=spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv("hdfs://namenode:9000/global_edu/student_flow.csv")
df_salary=spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv("hdfs://namenode:9000/global_edu/graduate_salary.csv")
df_visa=spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv("hdfs://namenode:9000/global_edu/visa_approval.csv")
df_scholar=spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv("hdfs://namenode:9000/global_edu/scholarship.csv")
top_dest=df_student.groupBy("destination_country").agg(count("*").alias("stu_cnt")).orderBy(col("stu_cnt").desc()).limit(10).collect()
top_dest_json=[r.asDict() for r in top_dest]
avg_salary=df_salary.filter(col("grad_year")==2023).groupBy("country","major").agg(round(avg("salary_usd"),2).alias("avg_salary")).orderBy(col("avg_salary").desc())
avg_salary.coalesce(1).write.mode("overwrite").json("hdfs://namenode:9000/output/avg_salary")
visa_rate=df_visa.withColumn("approval_rate",round(sum(when(col("is_approved")=="1",1).otherwise(0))/count("*")*100,2)).groupBy("country","visa_type").agg(round(avg("approval_rate"),2).alias("approval_rate_pct"))
visa_rate.coalesce(1).write.mode("overwrite").json("hdfs://namenode:9000/output/visa_rate")
scholar_total=df_scholar.groupBy("sponsor_country").agg(round(sum("amount_usd"),2).alias("total_scholarship")).orderBy(col("total_scholarship").desc())
scholar_total.coalesce(1).write.mode("overwrite").json("hdfs://namenode:9000/output/scholar_total")
from django.http import JsonResponse
def global_flow_api(request):
    data=[{"destination":r["destination_country"],"count":r["stu_cnt"]} for r in top_dest_json]
    return JsonResponse({"global_flow":data})
def salary_major_api(request):
    rows=spark.read.json("hdfs://namenode:9000/output/avg_salary").collect()
    data=[{"country":r["country"],"major":r["major"],"avg_salary":r["avg_salary"]} for r in rows]
    return JsonResponse({"salary_major":data})
def visa_rate_api(request):
    rows=spark.read.json("hdfs://namenode:9000/output/visa_rate").collect()
    data=[{"country":r["country"],"visa_type":r["visa_type"],"approval_rate":r["approval_rate_pct"]} for r in rows]
    return JsonResponse({"visa_rate":data})

全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统文档展示

文档.png