7天完成Hadoop+Spark豆瓣电影数据分析：从0到答辩通过，Python+Django全流程解析毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习

豆瓣电影数据可视化分析系统-简介

本系统是基于Hadoop与Spark大数据技术构建的豆瓣电影数据可视化分析系统，旨在对海量豆瓣电影数据进行多维度、深层次的挖掘与呈现。系统后端采用Python语言及Django框架进行业务逻辑处理，前端则利用Vue、ElementUI和Echarts技术栈，为用户提供友好的交互界面和丰富的数据可视化图表。在数据处理流程上，原始豆瓣电影数据首先被采集并存储于Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，利用Hadoop的高容错性和高吞吐量特性保证数据的安全与稳定访问。系统的核心计算引擎是Apache Spark，通过Spark SQL、Pandas及NumPy等强大的数据处理库，我们对存储在HDFS中的数据执行高效的分析任务。具体功能模块涵盖了电影评分分析（如评分分布、高分电影特征）、电影类型分析（如类型分布、类型与评分关系）、地区电影发展分析、时间维度分析、用户参与度分析以及综合质量评估等六大核心板块。最终，所有分析结果通过Echarts转化为直观的交互式图表，为用户全面、深入地了解豆瓣电影数据提供了便捷而强大的平台。

豆瓣电影数据可视化分析系统-技术

开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 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

豆瓣电影数据可视化分析系统-背景

选题背景随着互联网的普及，在线影评平台如豆瓣已成为影迷们获取信息、分享观点的重要场所。这些平台汇聚了海量的用户生成内容，包括电影评分、评论、标签、基本信息等，形成了一个庞大且动态变化的电影信息数据库。面对如此丰富但结构复杂的数据，如何有效地进行整理、分析并从中提炼出有价值的洞见，成为了一个值得研究的课题。传统的单机数据处理方法在应对这种规模的数据时，往往在计算效率和存储能力上显得力不从心，这为以Hadoop和Spark为代表的大数据技术的应用提供了绝佳的实际场景。因此，选择豆瓣电影数据作为分析对象，并运用主流的大数据技术栈进行处理，不仅顺应了技术发展的趋势，也具有现实的数据分析价值。选题意义对于即将毕业的计算机专业学生而言，这个课题的意义是多方面的。在技术层面，它提供了一个完整的大数据项目实践机会，从数据采集、存储、清洗到分布式计算和最终的可视化呈现，整个流程涵盖了当前企业级应用的核心技术栈，能极大地锻炼学生的工程实践能力和系统设计能力。在学术层面，通过对豆瓣电影数据的分析，可以探索电影产业的发展规律、观众的审美偏好变化、不同地区电影的特点等，为相关领域的学术研究提供数据支持和新的视角。从项目本身来看，它将复杂的数据分析结果以直观的可视化图表形式展现，降低了数据理解的门槛，让非专业人士也能轻松洞察电影市场的趋势和热点。虽然只是一个毕业设计，但它确实能锻炼解决实际问题的能力，产出的分析报告也具有一定的参考价值。

豆瓣电影数据可视化分析系统-视频展示

[video(video-IUOul7eS-1765369979417)(type-csdn)(url-)]

豆瓣电影数据可视化分析系统-图片展示

在这里插入图片描述

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 import functions as F
from pyspark.sql.types import FloatType
import math

spark = SparkSession.builder.appName(&#34;DoubanMovieAnalysis&#34;).getOrCreate()
# 假设df_movies是一个已加载的Spark DataFrame，包含title, info, rating, rating_count等字段
# df_movies = spark.read.csv(&#34;hdfs://path/to/douban_movies.csv&#34;, header=True, inferSchema=True)

# 核心功能1: 评分分布统计
def analyze_rating_distribution(df):
    # 定义评分等级
    df_with_level = df.withColumn(&#34;rating_level&#34;,
                                  F.when(F.col(&#34;rating&#34;) >= 8.5, &#34;优秀(8.5-10)&#34;)
                                   .when((F.col(&#34;rating&#34;) >= 7.0) & (F.col(&#34;rating&#34;) < 8.5), &#34;良好(7.0-8.4)&#34;)
                                   .when((F.col(&#34;rating&#34;) >= 5.5) & (F.col(&#34;rating&#34;) < 7.0), &#34;一般(5.5-6.9)&#34;)
                                   .otherwise(&#34;较差(0-5.4)&#34;))
    # 统计各等级电影数量
    rating_dist = df_with_level.groupBy(&#34;rating_level&#34;).count().orderBy(F.col(&#34;rating_level&#34;).desc())
    total_count = df.count()
    # 计算占比
    final_dist = rating_dist.withColumn(&#34;percentage&#34;, F.format_number((F.col(&#34;count&#34;) / total_count) * 100, 2))
    return final_dist

# 核心功能2: 电影类型分布统计
def analyze_genre_distribution(df):
    # 假设info字段中的类型信息是用'/'分割的，如'剧情/喜剧'
    # 分割类型字符串并展开为多行
    exploded_df = df.withColumn(&#34;genre&#34;, F.explode(F.split(F.col(&#34;info&#34;), &#34;/&#34;)))
    # 过滤掉空类型
    genre_df = exploded_df.filter(F.col(&#34;genre&#34;).isNotNull() & (F.col(&#34;genre&#34;) != &#34;&#34;))
    # 统计各类型电影数量并排序
    genre_dist = genre_df.groupBy(&#34;genre&#34;).count().orderBy(F.desc(&#34;count&#34;))
    return genre_dist

# 核心功能3: 热门电影识别分析 (使用加权算法)
def identify_hot_movies(df):
    # 定义一个加权热度分数计算函数 (评分 * log(评分人数))
    def calculate_hot_score(rating, count):
        if rating is None or count is None or count <= 0:
            return 0.0
        return float(rating) * math.log(float(count))
    # 注册UDF
    hot_score_udf = F.udf(calculate_hot_score, FloatType())
    # 应用UDF计算热度分数
    movies_with_score = df.withColumn(&#34;hot_score&#34;, hot_score_udf(F.col(&#34;rating&#34;), F.col(&#34;rating_count&#34;)))
    # 筛选出有效数据并按热度分数降序排列
    hot_movies = movies_with_score.filter(F.col(&#34;rating&#34;).isNotNull() & F.col(&#34;rating_count&#34;).isNotNull()) \
                                 .select(&#34;title&#34;, &#34;year&#34;, &#34;rating&#34;, &#34;rating_count&#34;, &#34;hot_score&#34;) \
                                 .orderBy(F.desc(&#34;hot_score&#34;))
    return hot_movies

# # 调用函数示例
# rating_dist_result = analyze_rating_distribution(df_movies)
# rating_dist_result.show()
# genre_dist_result = analyze_genre_distribution(df_movies)
# genre_dist_result.show()
# hot_movies_result = identify_hot_movies(df_movies)
# hot_movies_result.show(20)

豆瓣电影数据可视化分析系统-结语

本项目基本完成了预定目标，成功搭建了一个大数据分析平台。当然，系统还存在一些可优化的地方，比如可以引入更复杂的机器学习模型进行评分预测，或者增加实时数据流处理功能。希望这个项目能为后续的研究者提供一个基础框架和参考思路。感谢大家的观看，毕设之路虽然辛苦，但收获满满。

如果你也正在为计算机毕设发愁，这个Hadoop+Spark项目或许能给你一些灵感！觉得有用的话，别忘了给UP主一个一键三连支持一下哦！大家有什么关于毕设选题、技术选型或者面试的问题，都欢迎在评论区留言交流，我们一起讨论，共同进步！

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