注意：该项目只展示部分功能
1.开发环境
发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm
2 系统设计
随着餐饮行业数字化转型的深入推进，连锁餐饮企业越来越重视通过数据分析来优化门店布局和经营策略。海底捞作为国内知名的火锅连锁品牌，在全国范围内拥有数量庞大的门店网络，这些门店的地理分布、营业时间、选址特点等信息蕴含着丰富的商业价值和市场规律。传统的数据分析方法在面对海量门店数据时往往显得力不从心，难以深入挖掘数据背后的空间分布规律和经营策略差异。与此同时，大数据技术的快速发展为处理和分析这类复杂的地理空间数据提供了新的技术路径，Spark分布式计算框架和Hadoop分布式存储系统能够有效应对大规模数据处理的挑战。数据可视化技术的成熟也使得复杂的分析结果能够以直观、易懂的方式呈现给决策者，帮助他们更好地理解市场格局和竞争态势。在这样的技术背景下，构建一个专门针对海底捞门店数据的可视化分析系统具有了现实的可行性和必要性。
本课题虽然只是一个毕业设计项目，但在实际应用和技术实践方面仍具有一定的参考价值和学习意义。从技术角度来看，基于Spark+Hadoop的海底捞门店大数据分析系统设计与实现整合了Python编程、Spark大数据处理、Hadoop分布式存储、数据可视化等多项技术，为学习和掌握现代大数据技术栈提供了一个相对完整的实践平台，有助于深化对大数据处理流程的理解和应用能力的提升。从商业分析角度来说，通过对海底捞门店的地理分布、营业策略、选址模式等维度进行系统性分析，能够在一定程度上揭示连锁餐饮企业的市场布局规律，为类似企业的门店选址和区域发展策略提供一些数据支撑和分析思路。从方法论层面来讲，系统中运用的DBSCAN聚类算法、地理空间分析、文本挖掘等技术方法，展示了大数据分析在商业场景中的具体应用方式，丰富了数据分析的实践案例。当然，作为一个学生项目，本系统在数据规模、算法复杂度和实际部署等方面还存在一定局限性，但作为大数据技术学习和商业数据分析的入门实践，仍能起到不错的教学和演示作用。
基于Spark+Hadoop的海底捞门店大数据分析系统设计与实现是一个集大数据处理、空间分析和可视化展示于一体的综合性数据分析平台，该系统采用Python作为主要开发语言，构建了完整的大数据技术栈，通过Hadoop分布式文件系统进行海量门店数据的存储管理，利用Spark大数据计算引擎实现高效的数据清洗、转换和分析处理，并结合MySQL关系型数据库存储结构化分析结果，最终通过Vue前端框架和ECharts可视化组件构建直观的数据展示界面。系统核心功能涵盖四大分析维度：首先是门店地理空间分布维度分析，包括全国各省份门店数量统计、TOP20城市排名、主要城市群集中度分析以及基于经纬度坐标的地理散点数据可视化；其次是门店经营策略深度分析，通过营业时长分布规律、24小时不打烊门店专题研究、各省份平均营业时长对比等维度揭示差异化运营模式；第三是区域市场竞争力与饱和度分析，运用DBSCAN聚类算法识别门店集聚效应，计算门店间平均最近距离量化市场饱和度，构建市场领导力指数评估体系；最后是门店选址模式与商业关联分析，通过文本挖掘技术分析店名与商业地产品牌的关联度、地址业态关键词分布以及交通枢纽选址策略，为海底捞的市场布局决策提供科学的数据支撑和深度洞察。
3 系统展示
3.1 大屏页面
3.2 分析页面
3.3 基础页面
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5 部分功能代码
spark = SparkSession.builder.appName("HaidilaoStoreAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_province_store_distribution():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/haidilao/store_data.csv")
df_cleaned = df.filter(df.province.isNotNull() & df.store_name.isNotNull())
province_stats = df_cleaned.groupBy("province").agg(count("store_name").alias("store_count"), collect_list("city").alias("cities"))
province_with_city_count = province_stats.withColumn("city_count", size(array_distinct(col("cities"))))
province_ranked = province_with_city_count.orderBy(desc("store_count"))
total_stores = df_cleaned.count()
province_with_percentage = province_ranked.withColumn("percentage", round((col("store_count") / total_stores) * 100, 2))
top_provinces = province_with_percentage.limit(10)
province_density = province_with_percentage.withColumn("density_score", col("store_count") / col("city_count"))
mysql_url = "jdbc:mysql://localhost:3306/haidilao_analysis"
mysql_properties = {"user": "root", "password": "password", "driver": "com.mysql.cj.jdbc.Driver"}
province_with_percentage.write.mode("overwrite").jdbc(mysql_url, "province_distribution", mysql_properties)
province_result = province_with_percentage.collect()
result_data = []
for row in province_result:
result_data.append({"province": row.province, "store_count": row.store_count, "city_count": row.city_count, "percentage": row.percentage, "density_score": row.density_score})
return result_data
def dbscan_store_clustering_analysis():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/haidilao/store_data.csv")
coordinate_df = df.select("store_name", "city", "province", "latitude", "longitude").filter(df.latitude.isNotNull() & df.longitude.isNotNull())
major_cities = ["北京", "上海", "广州", "深圳", "杭州", "南京", "成都", "重庆", "武汉", "西安"]
city_clustering_results = []
for city in major_cities:
city_stores = coordinate_df.filter(col("city") == city)
if city_stores.count() >= 3:
city_coords = city_stores.select("latitude", "longitude").collect()
coords_array = [[float(row.latitude), float(row.longitude)] for row in city_coords]
coords_np = np.array(coords_array)
earth_radius = 6371.0
coords_rad = np.radians(coords_np)
dbscan = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=2, metric='haversine')
cluster_labels = dbscan.fit_predict(coords_rad)
n_clusters = len(set(cluster_labels)) - (1 if -1 in cluster_labels else 0)
n_noise = list(cluster_labels).count(-1)
city_store_data = city_stores.collect()
clustered_stores = []
for i, label in enumerate(cluster_labels):
store_info = city_store_data[i]
clustered_stores.append({"store_name": store_info.store_name, "latitude": store_info.latitude, "longitude": store_info.longitude, "cluster_id": int(label)})
avg_distance = calculate_average_nearest_distance(coords_array)
clustering_result = {"city": city, "total_stores": len(coords_array), "n_clusters": n_clusters, "n_noise": n_noise, "avg_nearest_distance": avg_distance, "clustered_stores": clustered_stores}
city_clustering_results.append(clustering_result)
clustering_df = spark.createDataFrame(city_clustering_results)
clustering_df.write.mode("overwrite").jdbc(mysql_url, "city_clustering_analysis", mysql_properties)
return city_clustering_results
def analyze_commercial_brand_association():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/haidilao/store_data.csv")
store_names_df = df.select("store_name", "city", "province", "address").filter(df.store_name.isNotNull())
commercial_brands = ["万达", "万象城", "银泰", "吾悦", "龙湖", "华润", "凯德", "大悦城", "环球港", "印象城", "爱琴海", "砂之船", "奥特莱斯", "百联", "茂业"]
brand_analysis_results = []
for brand in commercial_brands:
brand_stores = store_names_df.filter(col("store_name").contains(brand))
brand_count = brand_stores.count()
if brand_count > 0:
brand_cities = brand_stores.groupBy("city").count().orderBy(desc("count"))
brand_provinces = brand_stores.groupBy("province").count().orderBy(desc("count"))
top_cities = [row.asDict() for row in brand_cities.limit(5).collect()]
top_provinces = [row.asDict() for row in brand_provinces.limit(5).collect()]
total_stores = store_names_df.count()
brand_penetration = round((brand_count / total_stores) * 100, 2)
brand_info = {"brand_name": brand, "store_count": brand_count, "penetration_rate": brand_penetration, "top_cities": top_cities, "top_provinces": top_provinces}
brand_analysis_results.append(brand_info)
business_keywords = ["购物中心", "广场", "商业街", "百货", "商城", "MALL", "mall", "购物广场", "商业中心", "商业综合体"]
keyword_stats = {}
for keyword in business_keywords:
keyword_count = store_names_df.filter(col("store_name").contains(keyword) | col("address").contains(keyword)).count()
keyword_percentage = round((keyword_count / store_names_df.count()) * 100, 2)
keyword_stats[keyword] = {"count": keyword_count, "percentage": keyword_percentage}
transportation_keywords = ["机场", "火车站", "高铁站", "汽车站", "地铁站", "交通枢纽"]
transport_stats = {}
for transport in transportation_keywords:
transport_count = store_names_df.filter(col("store_name").contains(transport) | col("address").contains(transport)).count()
transport_percentage = round((transport_count / store_names_df.count()) * 100, 2)
transport_stats[transport] = {"count": transport_count, "percentage": transport_percentage}
association_result = {"commercial_brands": brand_analysis_results, "business_keywords": keyword_stats, "transportation_hubs": transport_stats}
brand_df = spark.createDataFrame(brand_analysis_results)
brand_df.write.mode("overwrite").jdbc(mysql_url, "commercial_brand_analysis", mysql_properties)
return association_result
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