💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙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！ 💜💜
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【spark+hadoop】基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统-系统功能介绍
《基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统》以 Hadoop 与 Spark 为核心技术支撑，依托 Python 编程语言构建高效稳定的大数据处理架构，整合 HDFS 数据存储、Spark SQL 数据查询、Pandas 与 NumPy 数据计算等关键技术模块，搭配 MySQL 数据库实现股票数据的安全存储与快速调用。系统聚焦贵州茅台股票的多维数据分析需求，涵盖基础价格趋势分析、交易量与流动性分析、波动性与风险分析及技术指标有效性分析四大核心板块，通过 Echarts 可视化组件将日均价格走势、价量关系、日内波动率、MACD 指标信号等分析结果以直观图表形式呈现，能够为股票数据分析提供全面的技术支撑，助力使用者深入挖掘茅台股票的价格规律、波动特征与投资潜力，同时为计算机专业毕业设计提供完整的大数据项目实践案例，实现技术应用与实际分析需求的有机结合。
【spark+hadoop】基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统-系统技术介绍
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
【spark+hadoop】基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统-系统背景意义
在金融市场持续发展与大数据技术广泛应用的当下，股票作为重要的投资标的，其数据分析需求日益凸显。贵州茅台作为白酒行业龙头企业，股票表现一直备受市场关注，其交易数据包含丰富的价格、成交量等信息，具备极高的分析价值。传统的股票分析方式多依赖人工统计或简单工具计算，难以处理海量交易数据，也无法实现多维度、深层次的规律挖掘，难以满足精准分析的需求。而大数据技术凭借高效的数据处理能力和强大的分析建模优势，为解决这一问题提供了有效途径。对于计算机专业毕业生而言，将大数据技术与金融股票分析相结合设计相关系统，既能贴合行业技术应用趋势，又能充分锻炼大数据框架的实操能力，是兼具实用性与技术深度的毕业设计选题方向，能够有效衔接理论学习与实践应用。 本选题的意义主要体现在技术实践与实际应用两个层面。从技术实践来看，系统搭建过程中综合运用 Hadoop、Spark 等大数据核心技术，以及数据存储、处理、可视化等关键环节的技术整合，能够帮助毕业生熟练掌握大数据项目的完整开发流程，提升对 Spark SQL 数据查询、Pandas 数据处理等技术的实操能力，为后续相关技术应用积累实践经验。从实际应用来看，系统针对贵州茅台股票的多维数据分析功能，能够为股票数据分析提供简洁高效的工具支持，帮助使用者快速把握股票价格趋势、波动风险等关键信息，为投资决策提供参考。同时，作为毕业设计项目，系统的设计与实现符合本科阶段的技术要求与实践标准，既体现了对专业知识的综合运用，又具备一定的实际应用价值，能够较为全面地展现毕业生的专业能力与实践水平。
【spark+hadoop】基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统-系统演示视频
【spark+hadoop】基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统-系统演示图片
【spark+hadoop】基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统-系统部分代码
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, avg, count, when, datediff, lag, stddev, sqrt, max as spark_max, min as spark_min from pyspark.sql.window import Window import pandas as pd import numpy as np # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("GuizhouMoutaiStockAnalysisSystem").master("local[*]").config("spark.hadoop.fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000").getOrCreate() # 核心功能1：基础价格趋势分析-日均价格走势分析 def calculate_daily_average_price(stock_data_path): # 读取HDFS中的股票数据 stock_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load(stock_data_path) # 转换日期格式并计算每日均价（(开盘价+收盘价)/2） daily_avg_df = stock_df.select( col("trade_date").cast("date").alias("trade_date"), col("open").alias("open_price"), col("close").alias("close_price") ).withColumn( "daily_average", (col("open_price") + col("close_price")) / 2 ).groupBy("trade_date").agg( avg("daily_average").alias("average_price") ).orderBy("trade_date") # 处理可能的空值 daily_avg_df = daily_avg_df.na.fill({"average_price": 0.0}) # 转换为Pandas DataFrame以便后续可视化处理 daily_avg_pd = daily_avg_df.toPandas() # 计算价格趋势的移动平均线（5日、10日） daily_avg_pd["ma5"] = daily_avg_pd["average_price"].rolling(window=5, min_periods=1).mean() daily_avg_pd["ma10"] = daily_avg_pd["average_price"].rolling(window=10, min_periods=1).mean() # 识别价格趋势的上升/下降阶段 daily_avg_pd["trend"] = np.where(daily_avg_pd["average_price"] > daily_avg_pd["ma5"], "up", np.where(daily_avg_pd["average_price"] < daily_avg_pd["ma5"], "down", "flat")) # 计算每日价格与前一日均价的差值，分析波动幅度 daily_avg_pd["price_diff"] = daily_avg_pd["average_price"].diff().fillna(0) daily_avg_pd["diff_rate"] = (daily_avg_pd["price_diff"] / daily_avg_pd["average_price"].shift(1)).fillna(0) * 100 # 将处理后的数据写回HDFS供前端调用 result_df = spark.createDataFrame(daily_avg_pd) result_df.write.format("parquet").mode("overwrite").save("/moutai_stock/analysis/daily_average_price") return result_df # 核心功能2：交易量与流动性分析-价量关系相关性研究 def analyze_price_volume_correlation(stock_data_path): # 读取HDFS中的股票数据 stock_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load(stock_data_path) # 数据预处理：转换日期格式，过滤无效数据 processed_df = stock_df.select( col("trade_date").cast("date").alias("trade_date"), col("close").alias("close_price"), col("volume").alias("trade_volume") ).filter( (col("close_price") > 0) & (col("trade_volume") > 0) ).orderBy("trade_date") # 计算每日收盘价的增长率 window_spec = Window.orderBy("trade_date") price_growth_df = processed_df.withColumn( "prev_close", lag("close_price", 1).over(window_spec) ).withColumn( "price_growth_rate", ((col("close_price") - col("prev_close")) / col("prev_close")) * 100 ).na.fill({"price_growth_rate": 0.0}) # 计算交易量的移动平均值（7日） volume_ma_df = price_growth_df.withColumn( "volume_ma7", avg("trade_volume").over(window_spec.rowsBetween(-6, 0)) ) # 计算交易量与价格增长率的相关性 correlation_df = volume_ma_df.select( avg("price_growth_rate").alias("avg_growth_rate"), avg("trade_volume").alias("avg_volume"), stddev("price_growth_rate").alias("std_growth_rate"), stddev("trade_volume").alias("std_volume"), avg(col("price_growth_rate") * col("trade_volume")).alias("covariance") ).withColumn( "correlation_coefficient", col("covariance") / (col("std_growth_rate") * col("std_volume")) ).na.fill({"correlation_coefficient": 0.0}) # 分类统计不同交易量区间的价格表现 volume_price_analysis = volume_ma_df.withColumn( "volume_level", when(col("trade_volume") < col("volume_ma7") * 0.8, "low") .when(col("trade_volume") < col("volume_ma7") * 1.2, "medium").otherwise("high") ).groupBy("volume_level").agg( avg("price_growth_rate").alias("avg_level_growth"), count("trade_date").alias("trade_days"), avg("close_price").alias("avg_close_price") ) # 合并所有分析结果 final_result = correlation_df.crossJoin(volume_price_analysis) # 保存结果到HDFS final_result.write.format("parquet").mode("overwrite").save("/moutai_stock/analysis/price_volume_correlation") return final_result # 核心功能3：波动性与风险分析-日内波动率统计 def calculate_intraday_volatility(stock_data_path): # 读取HDFS中的股票数据 stock_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load(stock_data_path) # 数据预处理：选择所需字段，过滤无效记录 volatility_df = stock_df.select( col("trade_date").cast("date").alias("trade_date"), col("open").alias("open_price"), col("close").alias("close_price"), col("high").alias("high_price"), col("low").alias("low_price") ).filter( (col("open_price") > 0) & (col("close_price") > 0) & (col("high_price") > 0) & (col("low_price") > 0) ) # 计算日内波动率指标1：(最高价-最低价)/开盘价 * 100（振幅率） volatility_df = volatility_df.withColumn( "amplitude_volatility", ((col("high_price") - col("low_price")) / col("open_price")) * 100 ) # 计算日内波动率指标2：(收盘价-开盘价)/开盘价 * 100（涨跌波动率） volatility_df = volatility_df.withColumn( "price_change_volatility", ((col("close_price") - col("open_price")) / col("open_price")) * 100 ) # 计算日内波动率指标3：Parkinson波动率（基于最高价和最低价的无偏估计） volatility_df = volatility_df.withColumn( "parkinson_volatility", sqrt(2 / np.pi) * log(col("high_price") / col("low_price")) ).na.fill({"parkinson_volatility": 0.0}) # 按日期排序并计算滚动波动率（10日窗口） window_spec = Window.orderBy("trade_date").rowsBetween(-9, 0) rolling_volatility_df = volatility_df.withColumn( "rolling_amplitude", avg("amplitude_volatility").over(window_spec) ).withColumn( "rolling_parkinson", avg("parkinson_volatility").over(window_spec) ) # 划分波动率等级（低、中、高） volatility_level_df = rolling_volatility_df.withColumn( "volatility_level", when(col("rolling_amplitude") < 1.0, "low") .when(col("rolling_amplitude") < 3.0, "medium").otherwise("high") ) # 统计不同波动率等级的分布情况 volatility_distribution = volatility_level_df.groupBy("volatility_level").agg( count("trade_date").alias("count_days"), avg("amplitude_volatility").alias("avg_amplitude"), max("amplitude_volatility").alias("max_amplitude"), min("amplitude_volatility").alias("min_amplitude") ) # 合并波动率数据与分布统计结果 final_volatility_result = volatility_level_df.join( volatility_distribution, on="volatility_level", how="left" ).orderBy("trade_date") # 保存结果到HDFS final_volatility_result.write.format("parquet").mode("overwrite").save("/moutai_stock/analysis/intraday_volatility") return final_volatility_result
【spark+hadoop】基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统-结语
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