💖💖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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基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统介绍
《基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统》是一个完整的数据处理与分析平台，旨在利用大数据技术栈对海量的王者荣耀游戏账号交易数据进行深度挖掘与可视化呈现。本系统的核心技术架构以后端大数据处理为驱动，采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量非结构化与结构化数据的统一存储基座，确保了数据存储的可靠性与高扩展性。在数据计算层，系统全面采用Apache Spark作为核心并行计算框架， leveraging其卓越的内存计算能力对TB级别的原始数据进行高效的ETL（抽取、转换、加载）操作。具体而言，系统深度整合了Spark SQL模块，能够对结构化的账号交易日志执行复杂的即席查询和聚合统计，并结合Python语言以及Pandas、NumPy等数据科学库进行精细化的数据预处理与特征工程。在Web应用层面，系统后端展现了出色的技术栈灵活性，支持Java（基于Spring Boot框架，整合Spring、SpringMVC、MyBatis）与Python（基于Django框架）两个主流版本，负责业务逻辑处理、RESTful API接口提供，并使用MySQL关系型数据库存储用户管理、系统公告等结构化业务数据。前端展示层则采用了现代化的技术栈，通过Vue.js作为核心框架，配合ElementUI组件库构建了美观且易用的用户交互界面，而系统的灵魂——数据可视化，则通过深度集成Echarts图表库来实现，将复杂的分析结果以动态、直观的数据大屏形式呈现给用户。在功能模块上，除了“系统首页”、“我的信息”等基础模块外，系统提供了强大的数据分析功能矩阵，包括对原始数据进行管理的“账号数据管理”，以及“账号安全分析”、“账号价值分析”、“综合维度分析”和“市场供给分析”四大核心分析模块，这些模块的分析结果最终都汇聚于“数据大屏可视化”中，为用户全面洞察王者荣耀账号交易市场的内在规律、评估账号价值、识别交易风险提供了强有力的、一站式的数据支持。
基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统演示视频
基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统演示图片
基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, lit, avg, count, desc
# 初始化SparkSession，这是所有大数据处理的入口点
spark = SparkSession.builder.appName("KingOfGloryAnalysisSystem").master("local[*]").getOrCreate()
def load_and_preprocess_data(hdfs_path: str):
# 该函数负责从HDFS指定路径加载原始账号数据，并进行初步的清洗和预处理
# 1. 使用Spark读取CSV文件，自动推断数据类型并使用第一行作为表头
print("开始从HDFS路径加载数据: " + hdfs_path)
raw_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load(hdfs_path)
# 2. 对关键字段进行非空处理，确保核心分析列（如价格、段位、皮肤数）没有缺失值
# 这是数据质量保障的第一步，对于后续价值分析至关重要
cleaned_df = raw_df.na.drop(subset=["price", "rank", "skin_count", "hero_count"])
# 3. 选择后续分析流程所必需的字段，去除无关信息，减少数据冗余
# 这样做可以提升后续计算任务的执行效率
core_df = cleaned_df.select("account_id", "price", "rank", "skin_count", "hero_count", "vip_level")
# 4. 对部分列名进行重命名，使其更符合业务语境，增加代码可读性
# 例如，将price重命名为initial_price，为后续价格调整做准备
renamed_df = core_df.withColumnRenamed("price", "initial_price")
# 5. 将处理后的DataFrame缓存到内存中，加速后续对该数据集的多次计算操作
# 对于需要被频繁访问的数据集，这是一个非常有效的性能优化手段
renamed_df.cache()
print("数据加载与预处理完成，数据条数: " + str(renamed_df.count()))
renamed_df.printSchema()
return renamed_df
def analyze_account_value(account_df):
# 该函数是核心价值评估模块，基于多个维度为每个账号计算一个综合价值分数
# 1. 定义不同维度的权重，这些权重可以根据业务理解进行调整
# 例如，我们认为稀有皮肤对价值的影响远大于英雄数量
skin_weight = 0.6
hero_weight = 0.15
vip_weight = 0.25
# 2. 使用when...otherwise...条件表达式，根据账号的段位给予一个基础的“段位奖励分”
# 段位是账号实力的直接体现，高段位账号具有更高的基础价值
df_with_rank_bonus = account_df.withColumn("rank_bonus",
when(col("rank") == "荣耀王者", 1000)
.when(col("rank") == "无双王者", 800)
.when(col("rank") == "最强王者", 600)
.when(col("rank") == "传奇大师", 400)
.otherwise(50))
# 3. 计算综合价值得分，公式为：基础段位分 + (皮肤数 * 权重) + (英雄数 * 权重) + (VIP等级 * 权重)
# 这个公式综合了账号的稀有度、完整度和实力，形成一个量化的评估指标
df_with_value_score = df_with_rank_bonus.withColumn("value_score",
col("rank_bonus") +
(col("skin_count") * skin_weight * 10) +
(col("hero_count") * hero_weight * 5) +
(col("vip_level") * vip_weight * 20))
# 4. 选取账号ID和最终计算出的价值分数，并按分数降序排列
# 这样可以直观地看到价值最高的账号排名
result_df = df_with_value_score.select("account_id", "value_score", "initial_price").orderBy(desc("value_score"))
print("账号价值分析完成，已生成价值分数。")
result_df.show(10, truncate=False)
return result_df
def analyze_market_supply_by_rank(account_df):
# 该函数用于分析市场上不同段位的账号供给情况，属于市场宏观分析
# 1. 按“rank”（段位）字段对数据集进行分组
# 这是进行分类统计分析的标准起始步骤
grouped_by_rank = account_df.groupBy("rank")
# 2. 使用agg聚合函数对每个分组进行多维度计算
# a. 计算每个段位的账号数量，别名为 "supply_count"，反映供给量
# b. 计算每个段位的平均价格，别名为 "average_price"，反映市场定价水平
# c. 计算每个段位的平均皮肤持有量，别名为 "average_skins"，反映账号质量
# d. 计算每个段位的平均英雄持有量，别名为 "average_heros"
market_supply_df = grouped_by_rank.agg(
count("*").alias("supply_count"),
avg("initial_price").alias("average_price"),
avg("skin_count").alias("average_skins"),
avg("hero_count").alias("average_heros")
)
# 3. 为了让结果更有解读价值，我们按供给量从高到低进行排序
# 这样可以一眼看出哪个段位的账号在市场上最多
final_supply_df = market_supply_df.orderBy(desc("supply_count"))
# 4. 打印分析结果的概要信息，并展示部分结果
# 这是为了在后端日志中快速验证分析逻辑的正确性
print("市场供给分析完成，已按段位聚合统计。")
final_supply_df.show(20, truncate=False)
return final_supply_df
# --- 模拟业务调用流程 ---
# 步骤1: 定义数据源路径
DATA_PATH = "hdfs://namenode:9000/data/king_of_glory/accounts.csv"
# 步骤2: 加载并预处理数据
processed_accounts_df = load_and_preprocess_data(DATA_PATH)
# 步骤3: 对预处理后的数据进行价值分析
account_value_results = analyze_account_value(processed_accounts_df)
# 步骤4: 对预处理后的数据进行市场供给分析
market_supply_results = analyze_market_supply_by_rank(processed_accounts_df)
# 停止SparkSession
spark.stop()
基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统文档展示
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