💖💖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
基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统介绍
《基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统》是一个完整贯穿数据采集、处理、分析与可视化全链路的大数据综合性项目。本系统在技术架构上，核心采用了Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量豆瓣读书数据的底层存储方案，并利用高性能的分布式计算框架Spark，特别是其Spark SQL模块，对存储于HDFS上的结构化数据进行高效的ETL、聚合与深度分析，充分展现了大数据技术栈在处理复杂业务场景下的强大能力。系统后端架构提供了Java和Python两种主流实现路径，分别基于成熟稳定的Spring Boot框架和高效敏捷的Django框架，通过接口为前端提供数据支撑；前端则采用Vue.js作为核心框架，结合ElementUI组件库快速构建用户交互界面，并利用强大的Echarts图表库，将复杂的分析结果以直观、动态的数据大屏形式进行可视化呈现。在功能层面，系统不仅包含了用户管理、个人信息维护等基础模块，更核心的是实现了针对豆瓣读书数据的多维度智能分析，包括作者维度分析、书籍特征分析、内容价值分析和出版社维度分析，最终通过数据大屏将各项分析指标与结论进行集中展示，帮助用户快速洞察图书市场的内在规律与价值分布，是一个兼具技术深度与业务价值的完整大数据应用实践。
基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统演示视频
基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统演示图片
基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, sum, when, lit, log
# 初始化SparkSession，这是与大数据框架交互的入口
spark = SparkSession.builder \
.appName("DoubanBookAnalysis") \
.master("local[*]") \
.config("spark.sql.warehouse.dir", "file:///C:/path/to/spark-warehouse") \
.getOrCreate()
# 假设df是从HDFS加载的豆瓣读书数据DataFrame
# df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/douban/books.csv", header=True, inferSchema=True)
# --- 核心功能一：作者维度分析 ---
def analyze_author_dimension(df):
# 对作者和评分数据进行清洗，去除关键信息为空的记录
author_df = df.filter(col("author").isNotNull() & col("rating_score").isNotNull() & col("rating_count").isNotNull())
# 按作者进行分组，并计算其出版书籍总数、平均评分、总评价人数
author_stats = author_df.groupBy("author").agg(
count("book_name").alias("total_books"),
avg("rating_score").alias("avg_rating"),
sum("rating_count").alias("total_ratings")
)
# 为保证平均分的可信度，过滤掉出版书籍少于3本的作者
filtered_authors = author_stats.filter(col("total_books") >= 3)
# 对评分进行格式化，保留两位小数
formatted_authors = filtered_authors.withColumn("avg_rating", col("avg_rating").cast("decimal(10,2)"))
# 引入一个综合影响力评分，结合平均分和书籍数量（使用对数平滑）
# 这个复杂的计算可以体现业务处理的深度
influential_authors = formatted_authors.withColumn(
"influence_score",
col("avg_rating") * log(col("total_books") + 1) + col("total_ratings") / 10000
)
# 按照综合影响力评分进行降序排序
sorted_authors = influential_authors.orderBy(col("influence_score").desc())
# 选取影响力排名前20的作者作为核心结果
top_authors = sorted_authors.limit(20)
# 选择最终需要返回给前端的字段
result = top_authors.select("author", "total_books", "avg_rating", "total_ratings", "influence_score")
# 将结果DataFrame转换为JSON格式字符串列表，方便API返回
result_json = result.toJSON().collect()
return result_json
# --- 核心功能二：出版社维度分析 ---
def analyze_publisher_dimension(df):
# 清洗数据，确保出版社、评分、价格字段不为空
publisher_df = df.filter(col("publisher").isNotNull() & col("rating_score").isNotNull() & col("price").isNotNull())
# 按出版社分组，统计其出版书籍数、平均分、平均定价
publisher_stats = publisher_df.groupBy("publisher").agg(
count("book_name").alias("book_count"),
avg("rating_score").alias("avg_rating"),
avg("price").alias("avg_price")
)
# 过滤掉出版书籍过少的出版社，使统计数据更具代表性
filtered_publishers = publisher_stats.filter(col("book_count") > 10)
# 增加一个市场定位的判断逻辑，根据平均定价划分不同区间
market_position_df = filtered_publishers.withColumn("market_position",
when(col("avg_price") >= 100, "高端市场")
.when((col("avg_price") >= 50) & (col("avg_price") < 100), "中端市场")
.otherwise("大众市场")
)
# 计算出版社的“质量分”，结合书籍数量和平均评分
quality_df = market_position_df.withColumn("quality_score", col("book_count") * col("avg_rating"))
# 按照质量分进行降序排序
sorted_publishers = quality_df.orderBy(col("quality_score").desc())
# 选取排名前20的出版社
top_publishers = sorted_publishers.limit(20)
# 对数值结果进行格式化，使其更适合前端展示
final_result = top_publishers.select(
col("publisher"),
col("book_count"),
col("avg_rating").cast("decimal(10,2)"),
col("avg_price").cast("decimal(10,2)"),
col("market_position"),
col("quality_score")
)
# 将最终结果转换为JSON格式，用于接口传输
result_json = final_result.toJSON().collect()
return result_json
# --- 核心功能三：书籍特征分析（按年份） ---
def analyze_book_features_by_year(df):
# 确保年份和评分数据有效，且年份在一个合理范围内
feature_df = df.filter(
col("publication_year").isNotNull() & col("rating_score").isNotNull() & (col("publication_year") > 1950)
)
# 将年份转换为整数类型以便于排序和分组
feature_df = feature_df.withColumn("publication_year", col("publication_year").cast("integer"))
# 按出版年份进行分组
yearly_stats = feature_df.groupBy("publication_year").agg(
count("book_name").alias("books_published"),
avg("rating_score").alias("yearly_avg_rating")
)
# 增加一个评级分类字段，用于前端可视化区分
yearly_classified = yearly_stats.withColumn("rating_level",
when(col("yearly_avg_rating") >= 4.5, "黄金年代")
.when(col("yearly_avg_rating") >= 4.0, "白银年代")
.otherwise("青铜年代")
)
# 增加与前一年平均分的对比，计算增长率，体现更复杂的业务逻辑
# 此处需要使用窗口函数，是Spark中一个核心且复杂的知识点
from pyspark.sql.window import Window
window_spec = Window.orderBy("publication_year")
from pyspark.sql.functions import lag
yearly_comparison = yearly_classified.withColumn(
"prev_year_rating", lag("yearly_avg_rating", 1, 0).over(window_spec)
)
yearly_growth = yearly_comparison.withColumn(
"rating_growth_rate",
(col("yearly_avg_rating") - col("prev_year_rating")) / col("prev_year_rating")
)
# 按照年份升序排序，方便前端绘制趋势图
sorted_yearly_stats = yearly_growth.orderBy(col("publication_year").asc())
# 选择最终字段并进行数据格式化
final_df = sorted_yearly_stats.select(
col("publication_year"),
col("books_published"),
col("yearly_avg_rating").cast("decimal(10,2)"),
col("rating_level"),
col("rating_growth_rate").cast("decimal(10,4)")
)
# 收集结果为JSON格式
result_json = final_df.toJSON().collect()
return result_json
基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统文档展示
💖💖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
