基于大数据的豆瓣电影排行数据可视化分析系统【python毕设、python项目、课程毕设、协同过滤推荐算法、选题指导、可视化大屏【源码+文档报告+代码讲解】

💖💖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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基于大数据的豆瓣电影排行数据可视化分析系统介绍

本系统全称为《基于大数据的豆瓣电影排行数据可视化分析系统》，是一个集数据管理、深度分析与动态可视化于一体的综合性平台，旨在充分利用大数据技术栈，对海量的豆瓣电影数据进行价值挖掘与直观呈现。系统整体采用业界主流的前后端分离架构，后端核心技术栈深度整合了大数据处理能力，具体而言，系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）为庞大的电影数据集提供了稳定可靠的分布式存储基础，并选用高性能的分布式内存计算框架Spark作为核心数据处理引擎。通过Spark SQL技术，系统能够对存储于HDFS上的数据执行高效的并行计算、聚合查询与多维度关联分析，同时结合Python环境下的Pandas与NumPy库进行灵活的数据清洗与预处理。后端服务层则提供了Java（Spring Boot）与Python（Django）两种实现版本，负责封装底层数据处理逻辑，向上为前端提供标准化的RESTful API接口，并通过MySQL数据库实现对用户、权限等基础信息的持久化管理。在前端展现层，系统基于Vue.js框架构建响应式用户界面，结合ElementUI组件库实现了清晰美观的交互设计，其核心亮点在于利用功能强大的Echarts图表库，将后端分析得出的复杂数据结果，转化为一个集成了电影总览、高产演员分析、评分投票关联分析、地区产量分析、产量趋势分析等多个模块的“数据大屏”，用户可以通过直观的图表洞察电影市场的内在规律与发展趋势，从而完整地展示了从数据采集管理到数据处理分析，再到最终数据可视化呈现的大数据应用全流程。

基于大数据的豆瓣电影排行数据可视化分析系统演示视频

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基于大数据的豆瓣电影排行数据可视化分析系统演示图片

基于大数据的豆瓣电影排行数据可视化分析系统代码展示

// 1. 初始化SparkSession，这是所有Spark程序的入口点
SparkSession spark = SparkSession.builder()
    .appName("DoubanMovieAnalysis")
    .master("local[*]") // 在实际集群环境中会配置为YARN或K8s
    .getOrCreate();
// 2. 从HDFS加载数据集，创建DataFrame
Dataset<Row> movieDF = spark.read()
    .option("header", "true") // 将CSV文件的第一行作为列名
    .option("inferSchema", "true") // 自动推断列的数据类型
    .csv("hdfs:///data/douban_movies.csv"); // 假设数据存储在HDFS的这个路径下
// ==================== 核心功能一：地区产量分析 ====================
// 目标：统计每个国家或地区的电影总产量，并按产量降序排序
// 首先对'region'列中包含多个地区的情况进行处理，例如 "中国大陆 / 香港"，我们只取第一个
Dataset<Row> regionDF = movieDF.withColumn("main_region", split(col("region"), " / ").getItem(0))
    .filter(col("main_region").isNotNull().and(col("main_region").notEqual(""))); // 过滤掉地区为空的数据
// 按处理后的主地区（main_region）进行分组，并计算每个地区的电影数量
Dataset<Row> regionCountDF = regionDF.groupBy("main_region")
    .agg(count("*").as("count")) // 使用count(*)计算每个分组的行数，并重命名为'count'
    .sort(col("count").desc()) // 按照产量（count）进行降序排序
    .limit(15); // 为了可视化效果，通常只取Top N的数据，这里取前15名
// 将Spark DataFrame的结果转换为Java List<Map>结构，以便返回给前端
List<Row> regionResultRows = regionCountDF.collectAsList();
List<Map<String, Object>> regionResultList = new ArrayList<>();
for (Row row : regionResultRows) {
    Map<String, Object> map = new HashMap<>();
    map.put("name", row.getString(row.fieldIndex("main_region"))); // ECharts通常需要name/value格式
    map.put("value", row.getLong(row.fieldIndex("count")));
    regionResultList.add(map);
}
// ==================== 核心功能二：高产演员分析 ====================
// 目标：找出出演电影数量最多的演员
// 'actors'列通常包含多个演员，以 " / " 分隔，需要将他们拆分成独立的行
Dataset<Row> actorsExplodedDF = movieDF.withColumn("actor", explode(split(col("actors"), " / ")))
    .filter(col("actor").isNotNull().and(col("actor").notEqual(""))); // 过滤掉演员信息为空的记录
// 按演员姓名（actor）进行分组，并计算每位演员出演的电影总数
Dataset<Row> actorCountDF = actorsExplodedDF.groupBy("actor")
    .agg(count("*").as("movie_count")) // 聚合计算每个演员出现的次数，即电影数量
    .sort(col("movie_count").desc()) // 按照出演电影数量降序排序
    .limit(20); // 同样，为了界面美观，只展示排名前20的“劳模”演员
// 将最终结果收集起来，转换为适合API返回的格式
List<Row> actorResultRows = actorCountDF.collectAsList();
List<Map<String, Object>> actorResultList = new ArrayList<>();
for (Row row : actorResultRows) {
    Map<String, Object> map = new HashMap<>();
    map.put("actorName", row.getString(row.fieldIndex("actor")));
    map.put("movieCount", row.getLong(row.fieldIndex("movie_count")));
    actorResultList.add(map);
}
// ==================== 核心功能三：评分投票关联分析 ====================
// 目标：分析电影评分和投票人数之间的关系，例如，是否高分电影的投票人数普遍更多
// 首先，过滤掉评分或投票人数无效的数据，并将评分转换为数值类型
Dataset<Row> ratingVoteDF = movieDF.filter(col("rating").isNotNull().and(col("rating").gt(0)))
    .filter(col("votes").isNotNull().and(col("votes").gt(0)))
    .withColumn("rating_double", col("rating").cast("double"));
// 为了更好地进行关联分析，我们将评分进行分桶（Bucketize），例如每0.5分一个区间
// 创建一个case-when表达式来动态生成评分区间
Column ratingBucket = functions.when(col("rating_double").between(9.5, 10.0), "9.5-10.0")
    .when(col("rating_double").between(9.0, 9.4), "9.0-9.4")
    .when(col("rating_double").between(8.5, 8.9), "8.5-8.9")
    .when(col("rating_double").between(8.0, 8.4), "8.0-8.4")
    .when(col("rating_double").between(7.0, 7.9), "7.0-7.9")
    .when(col("rating_double").between(6.0, 6.9), "6.0-6.9")
    .otherwise("Below 6.0");
Dataset<Row> bucketedDF = ratingVoteDF.withColumn("rating_range", ratingBucket);
// 按评分区间进行分组，计算每个区间的电影平均投票人数
Dataset<Row> correlationDF = bucketedDF.groupBy("rating_range")
    .agg(avg("votes").as("avg_votes")) // 使用avg函数计算平均值
    .sort(col("rating_range").desc()); // 按评分区间排序，使图表更有序
// 收集分析结果并转换为前端需要的格式
List<Row> correlationResultRows = correlationDF.collectAsList();
List<Map<String, Object>> correlationResultList = new ArrayList<>();
for (Row row : correlationResultRows) {
    Map<String, Object> map = new HashMap<>();
    map.put("ratingRange", row.getString(row.fieldIndex("rating_range")));
    map.put("averageVotes", row.getDouble(row.fieldIndex("avg_votes")));
    correlationResultList.add(map);
}
// 4. 程序结束时关闭SparkSession，释放资源
spark.stop();

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