💖💖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
@TOC
基于大数据的豆瓣电影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数据可视化分析系统》，是一个集数据存储、分布式计算、后端服务与前端可视化于一体的综合性数据分析平台，旨在深度挖掘和直观展示海量豆瓣电影数据背后隐藏的价值与规律。系统的核心技术架构立足于大数据处理领域，采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量电影数据的底层存储基石，确保了数据的高可靠性和高吞吐量。在计算层，系统引入了高性能的分布式计算框架Spark，并重点利用Spark SQL模块对存储于HDFS中的数据进行高效的分布式查询与聚合分析，充分发挥其内存计算的优势，极大地提升了数据处理与分析的效率。在应用开发层面，系统提供了灵活的技术选型支持，后端服务既可采用Java技术栈，通过主流的Spring Boot框架整合Spring、SpringMVC及Mybatis实现稳定可靠的业务逻辑与数据持久化；也可采用Python技术栈，利用高效的Django框架进行快速开发。前端界面则基于现代化的Vue.js框架构建，结合ElementUI组件库打造了美观且易用的用户操作界面，所有数据分析的结果最终通过强大的Echarts图表库进行渲染，以数据大屏、动态图表等多种可视化形式呈现在用户面前。系统功能模块设计完善，除了涵盖个人信息管理、密码修改等基础用户功能外，核心功能模块包括豆瓣电影数据管理、数据大屏可视化以及深度数据可视化分析，并进一步细分为电影评分分析、电影类型分析、电影地区分析、电影时间分析、用户参与度分析和电影质量分析六大专题板块，帮助用户从多维度、多层次地对电影市场进行全面洞察与趋势预判。
基于大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, split, explode, trim, desc
# 初始化SparkSession，这是与Spark交互的入口点，体现了大数据技术的使用
spark = SparkSession.builder \
.appName("DoubanMovieAnalysis") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# 假设这是从HDFS加载的原始DataFrame，后续所有函数都基于此数据进行操作
# 在实际项目中，这个df可以作为参数传入或在一个服务类中作为成员变量
movie_df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/douban_movies.csv")
def get_movie_rating_analysis():
"""
核心功能一：电影评分分析
对电影评分进行分段统计，分析不同评分区间的电影数量分布。
"""
# 将评分从字符串类型转换为浮点数类型以便于后续的数值比较
ratings_df = movie_df.withColumn("rating_float", col("rating").cast("float"))
# 移除评分数据无效或为空的行，保证数据质量
ratings_df = ratings_df.filter(col("rating_float").isNotNull())
# 使用when().otherwise()链式调用，将连续的评分值映射为离散的评级分类
# 这是一个典型的数据划分与归类操作
categorized_df = ratings_df.withColumn("rating_category",
when(col("rating_float") >= 9.0, "9分及以上(神作)")
.when((col("rating_float") >= 8.0) & (col("rating_float") < 9.0), "8-9分(优秀)")
.when((col("rating_float") >= 7.0) & (col("rating_float") < 8.0), "7-8分(良好)")
.when((col("rating_float") >= 6.0) & (col("rating_float") < 7.0), "6-7分(及格)")
.otherwise("6分以下(待提高)")
)
# 按评级分类进行分组，并计算每个分类下的电影数量
analysis_result = categorized_df.groupBy("rating_category").count()
# 为了图表展示效果，可以按数量降序排列
sorted_result = analysis_result.orderBy(desc("count"))
# 将Spark DataFrame的结果收集到Driver端，转换为Python原生对象列表
result_list = sorted_result.collect()
# 准备返回给前端Echarts的数据格式
categories = [row['rating_category'] for row in result_list]
counts = [row['count'] for row in result_list]
return {"categories": categories, "counts": counts}
def get_movie_type_analysis():
"""
核心功能二：电影类型分析
统计不同电影类型的数量，找出最热门的电影类型。
"""
# 电影类型通常以'剧情/动作/科幻'的形式存储，需要先进行拆分
# 使用split函数按'/'分隔符切分类型字符串，生成一个类型数组
types_df = movie_df.withColumn("type_array", split(col("genres"), "/"))
# 使用explode函数将数组中的每个元素炸裂成独立的一行
# 这是处理一对多关系的关键步骤，也是Spark处理半结构化数据的常用技巧
exploded_df = types_df.select(explode(col("type_array")).alias("single_type"))
# 对拆分后的单个类型进行前后空格清理，确保统计的准确性
cleaned_df = exploded_df.withColumn("cleaned_type", trim(col("single_type")))
# 过滤掉可能存在的空类型字符串
filtered_df = cleaned_df.filter(col("cleaned_type") != "")
# 按清理后的单个电影类型进行分组，并统计每个类型的电影总数
analysis_result = filtered_df.groupBy("cleaned_type").count()
# 按数量降序排列，以便找出数量最多的电影类型
sorted_result = analysis_result.orderBy(desc("count"))
# 为了使图表更清晰，通常只展示TOP N的数据，这里取前15个
top_types_df = sorted_result.limit(15)
# 将最终结果从分布式数据集收集为本地Python列表
result_list = top_types_df.collect()
# 格式化为前端Echarts所需的键值对列表
data_for_echarts = [{"name": row['cleaned_type'], "value": row['count']} for row in result_list]
return {"data": data_for_echarts}
def get_movie_region_analysis():
"""
核心功能三：电影地区分析
统计不同国家/地区的电影产量，分析电影制作的地域分布。
"""
# 电影制片地区也可能存在'美国 / 英国'这样的格式，处理逻辑与类型分析类似
# 首先使用split函数按'/'分隔符进行切分
regions_df = movie_df.withColumn("region_array", split(col("regions"), "/"))
# 同样使用explode函数，将一个电影的多个制片地区拆分为多行
exploded_df = regions_df.select(explode(col("region_array")).alias("single_region"))
# 对地区名称进行清洗，去除可能存在的前后空格
cleaned_df = exploded_df.withColumn("cleaned_region", trim(col("single_region")))
# 过滤掉清洗后可能产生的空字符串行
filtered_df = cleaned_df.filter(col("cleaned_region") != "")
# 按单个地区进行分组，并使用count函数进行聚合统计
analysis_result = filtered_df.groupBy("cleaned_region").count()
# 为了清晰地展示主要电影产地，按产量进行降序排序
sorted_result = analysis_result.orderBy(desc("count"))
# 选取产量最高的20个地区进行展示
top_regions_df = sorted_result.limit(20)
# 将Spark计算结果收集到驱动程序节点
result_list = top_regions_df.collect()
# 整理成前端需要的格式，通常是地区列表和对应的数量列表
regions = [row['cleaned_region'] for row in result_list]
counts = [row['count'] for row in result_list]
return {"regions": regions, "counts": counts}
基于大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统文档展示
💖💖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
