🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统-功能介绍
本系统是一个【Python大数据】基于Hadoop+Spark的豆瓣电影数据可视化分析系统，旨在应对海量电影数据处理与分析的挑战。系统以豆瓣电影平台超过一万条的电影数据为基础，利用Hadoop的HDFS作为分布式存储解决方案，确保大规模数据集的可靠存放。核心处理引擎则采用Apache Spark，通过其高效的内存计算能力和强大的SQL查询接口（Spark SQL），对原始数据进行深度清洗、转换和多维度分析。系统能够解析复杂的复合字段，如将包含年份、地区、类型、导演等信息的info字段进行精准拆分，并对评分、评论数等关键指标进行量化处理。分析维度涵盖了电影评分分布、类型流行趋势、地区电影发展脉络、时间维度下的产量与质量变迁以及用户参与度等多个层面，最终通过Echarts等前端可视化组件，将枯燥的数据转化为直观的交互式图表，为用户揭示电影市场背后的规律与洞察，提供了一个集大数据处理、智能分析与可视化展示于一体的综合性解决方案。
基于大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 随着互联网的普及和在线影评平台的兴起，网络已经成为人们获取电影信息、分享观影感受的主要渠道。豆瓣电影作为国内领先的电影评论和资料库，经过多年积累，沉淀了海量的用户评分、评论以及电影元数据。这些数据不仅反映了观众的口味偏好，也记录了电影产业的发展轨迹。然而，数据量的急剧增长也带来了新的挑战，传统的单机数据处理方式在面对如此规模的数据时显得力不从心，处理效率低下且难以进行复杂的关联分析。大数据技术的出现，特别是以Hadoop和Spark为代表的分布式计算框架，为解决这一问题提供了可能。它们能够高效地存储、管理和分析海量数据，从中挖掘出有价值的模式和信息。因此，选择基于豆瓣电影数据，运用大数据技术构建一个分析系统，不仅是技术发展趋势的体现，也是对真实复杂数据场景进行探索的一次良好实践。 选题意义 这个课题的意义，更多是体现在一个完整的大数据处理流程的实践上，对于即将毕业的计算机专业学生来说，价值挺实在的。从技术学习角度看，它提供了一个将理论知识与实际项目相结合的绝佳机会，让你能亲手操作Hadoop、Spark这些在业界非常主流的技术栈，理解它们是如何协同工作的，这比单纯看书本要深刻得多。在数据处理能力上，你会遇到真实世界里不那么“干净”的数据，比如格式不统一、字段缺失、需要拆分组合等等，解决这些问题的过程本身就是一种宝贵的锻炼。从应用价值来说，虽然它只是一个毕业设计，但它确实提供了一个有价值的工具，能帮助电影爱好者或研究者从宏观角度了解电影市场的动态，比如哪种类型的电影更受欢迎，不同年代的电影质量有何变化等。整个项目做下来，你不仅收获了一个能拿得出手的作品，更重要的是，你对大数据项目的全貌有了一个清晰的认识，这种经验对未来的学习和工作都很有帮助。
基于大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统-技术选型
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
基于大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统-图片展示
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, split, explode, when, count, sum, avg, regexp_replace, ceil
spark = SparkSession.builder.appName("DoubanMovieAnalysis").getOrCreate()
def analyze_rating_distribution(df):
"""功能1: 电影评分分布统计"""
# 筛选掉评分为0的无效数据，并将rating转换为浮点数
valid_movies_df = df.filter(col("rating") > 0).withColumn("rating", col("rating").cast("float"))
# 创建临时视图以便使用Spark SQL
valid_movies_df.createOrReplaceTempView("valid_movies")
# 使用Spark SQL进行分组和统计，定义评分等级
rating_analysis_sql = """
SELECT
CASE
WHEN rating >= 8.5 THEN '优秀(8.5-10)'
WHEN rating >= 7.0 THEN '良好(7.0-8.4)'
WHEN rating >= 5.5 THEN '一般(5.5-6.9)'
ELSE '较差(0-5.4)'
END AS rating_level,
COUNT(*) AS movie_count,
ROUND(COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM valid_movies), 2) AS percentage
FROM valid_movies
GROUP BY rating_level
ORDER BY movie_count DESC
"""
rating_result_df = spark.sql(rating_analysis_sql)
rating_result_df.show()
def analyze_genre_trends(df):
"""功能2: 电影类型发展趋势分析"""
# 解析info字段，提取类型信息，假设格式为 年份/国家/类型/导演/主演
# 获取类型部分，并处理多类型电影的情况
genres_df = df.withColumn("genre_split", split(col("info"), "/").getItem(2)) \
.withColumn("genre", explode(split(col("genre_split"), " "))) \
.filter(col("genre") != "") \
.withColumn("year", col("year").cast("int"))
# 按年代和类型分组，统计每个年代各类型的电影数量
genre_trends_df = genres_df.withColumn("era", when(col("year") < 2000, "2000年前") \
.when(col("year") < 2010, "2000-2009年") \
.otherwise("2010年及以后")) \
.groupBy("era", "genre") \
.agg(count("id").alias("movie_count")) \
.orderBy("era", "movie_count", ascending=[True, False])
genre_trends_df.show(50)
def analyze_high_quality_movies(df):
"""功能3: 高分高关注度电影特征分析"""
# 数据清洗：处理rating_count字段的千分位分隔符，并转换为整数
cleaned_df = df.withColumn("rating_count_cleaned", regexp_replace(col("rating_count"), ",", "").cast("int")) \
.withColumn("rating_float", col("rating").cast("float"))
# 筛选条件：评分大于等于8.0且评分人数大于等于10000
high_quality_df = cleaned_df.filter((col("rating_float") >= 8.0) & (col("rating_count_cleaned") >= 10000))
# 解析info字段，提取国家/地区信息
country_df = high_quality_df.withColumn("country", split(col("info"), "/").getItem(1))
# 按国家/地区分组，统计高分电影数量和平均评分
country_analysis_df = country_df.filter(col("country") != "") \
.groupBy("country") \
.agg(count("id").alias("high_quality_count"), \
avg("rating_float").alias("avg_rating"), \
sum("rating_count_cleaned").alias("total_rating_count")) \
.orderBy(col("high_quality_count").desc(), col("avg_rating").desc())
country_analysis_df.show()
基于大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统-结语
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