💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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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基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统介绍
本《基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统》是一个集数据存储、处理、分析与可视化于一体的综合性平台，旨在深度挖掘海量电影数据背后的商业价值与用户行为模式。系统整体架构以后端微服务与前端分离模式为基础，技术栈紧密围绕大数据生态。在数据处理核心层面，系统以Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量电影评分、票房、评论等非结构化与结构化数据的底层存储基石，确保了数据存储的可扩展性与高容错性；并采用业界领先的分布式内存计算框架Apache Spark及其核心组件Spark SQL作为数据处理与分析引擎，利用其强大的内存计算能力对存储于HDFS的数据进行高效的ETL（抽取、转换、加载）、聚合运算和复杂的关联分析。后端服务逻辑基于成熟稳健的Spring Boot框架进行开发，整合MyBatis持久层框架与MySQL数据库，负责管理用户信息、系统配置以及分析结果的元数据，并为前端提供标准化的RESTful API接口。前端界面则采用现代化的Vue.js框架，结合ElementUI组件库构建了美观、响应式的用户操作界面，其核心亮点在于深度集成了Echarts可视化图表库，将后端复杂的分析结果以动态、直观的图表形式呈现在数据大屏上，实现了包括发行趋势分析、电影特征关联分析、评分与人气分布分析、市场深度分析在内的多维度交互式探索，最终为用户提供一个从原始数据到商业洞察的完整解决方案。
基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统代码展示
// 导入Spark SQL相关类
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import static org.apache.spark.sql.functions.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
// 假设这是在Spring Boot的Service类中的代码实现
// 核心功能一：发行趋势分析 (getReleaseTrend)
public List<Map<String, Object>> getReleaseTrend() {
// ① 初始化SparkSession，这是与大数据框架交互的入口点
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("Movie Release Trend Analysis")
.master("local[*]") // 在实际集群环境中会配置为YARN或K8s
.getOrCreate();
// 从HDFS读取电影数据集，路径为示例
Dataset<Row> movieData = spark.read().option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/movies.csv");
// 对'releaseDate'列进行处理，提取年份作为分析维度
Dataset<Row> yearlyData = movieData.withColumn("releaseYear", year(to_date(col("releaseDate"))));
// 按年份进行分组，并统计每年的电影发行数量
Dataset<Row> trendResult = yearlyData.groupBy("releaseYear")
.count()
.withColumnRenamed("count", "movieCount")
.orderBy(asc("releaseYear")); // 按年份升序排序，方便前端图表展示
// 将Spark DataFrame的结果收集到Driver端
List<Row> collectedRows = trendResult.collectAsList();
List<Map<String, Object>> resultList = new ArrayList<>();
// 遍历结果并转换为前端需要的JSON格式（List<Map>）
for (Row row : collectedRows) {
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
dataMap.put("year", row.getAs("releaseYear"));
dataMap.put("count", row.getAs("movieCount"));
resultList.add(dataMap);
}
spark.stop(); // 任务完成，关闭SparkSession释放资源
return resultList;
}
// 核心功能二：评分人气分析 (getRatingPopularity)
public List<Map<String, Object>> getRatingPopularity() {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("Movie Rating Popularity Analysis")
.master("local[*]")
.getOrCreate();
Dataset<Row> movieData = spark.read().option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/movies.csv")
.withColumn("rating", col("rating").cast("double"))
.withColumn("popularity", col("popularity").cast("double"));
// 为了分析，我们将评分向下取整，创建评分区间，例如8.5分归为8分档
Dataset<Row> ratingBrackets = movieData.withColumn("ratingBracket", floor(col("rating")));
// 按评分区间分组，计算每个区间的电影数量和平均人气值
Dataset<Row> analysisResult = ratingBrackets.groupBy("ratingBracket")
.agg(
count("*").as("movieCount"),
avg("popularity").as("averagePopularity")
)
.orderBy(desc("ratingBracket")); // 按评分档位降序排列
// 收集分析结果
List<Row> collectedRows = analysisResult.collectAsList();
List<Map<String, Object>> resultList = new ArrayList<>();
// 将结果数据结构化，方便前端进行渲染
for (Row row : collectedRows) {
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
dataMap.put("ratingBracket", row.getAs("ratingBracket"));
dataMap.put("movieCount", row.getAs("movieCount"));
dataMap.put("averagePopularity", row.getAs("averagePopularity"));
resultList.add(dataMap);
}
spark.stop();
return resultList;
}
// 核心功能三：特征关联分析 (getFeatureCorrelation) - 以电影类型（Genre）为例
public List<Map<String, Object>> getFeatureCorrelation() {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("Movie Genre Correlation Analysis")
.master("local[*]")
.getOrCreate();
Dataset<Row> movieData = spark.read().option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/movies.csv");
// 'genres'列通常是"Action|Adventure|Sci-Fi"这样的字符串，需要拆分
// 使用explode函数将一行多的类型拆分为多行，每行一个类型，这是处理多对多关系的常用方法
Dataset<Row> genreData = movieData.withColumn("genre", explode(split(col("genres"), "\\|")));
// 按拆分后的单个类型进行分组统计
Dataset<Row> genreCounts = genreData.groupBy("genre")
.count()
.withColumnRenamed("count", "genreCount")
.orderBy(desc("genreCount")) // 按类型数量降序排序，找出最热门的类型
.limit(10); // 假设我们只关心最热门的前10个类型
// 收集统计结果
List<Row> collectedRows = genreCounts.collectAsList();
List<Map<String, Object>> resultList = new ArrayList<>();
// 格式化输出，用于生成饼图或柱状图
for (Row row : collectedRows) {
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
dataMap.put("genre", row.getAs("genre"));
dataMap.put("count", row.getAs("genreCount"));
resultList.add(dataMap);
}
spark.stop();
return resultList;
}
基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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
