计算机编程指导师

系统采用HDFS存储海量数据，利用Spark进行高效计算，通过Python的Django框架构建后端，并使用Vue与Echarts实现前端交互。系统功能涵盖时间维度趋势分析、空间维度格局展示、排放结构

本系统基于Hadoop生态进行海量健康数据存储，运用Spark进行高效计算与清洗，后端采用Django框架提供API服务，前端通过Vue与Echarts实现动态可视化。

后端采用Python Django框架，利用Spark SQL对HDFS中的肝硬化患者数据进行高效的多维度聚合分析，涵盖人口学、临床体征、生化指标及Kaplan-Meier生存曲线等。

系统后端采用Python与Django框架，利用Spark SQL对海量医疗数据进行高效处理与计算，实现了从人口特征到风险因素的多层次分析。

本系统基于Hadoop与Spark大数据技术，结合Django框架，对肥胖相关数据进行多维度分析，旨在揭示生活习惯与肥胖风险间的潜在联系，并通过可视化直观呈现分析结果，为健康评估提供数据参考。

本系统基于Spark大数据框架，对海量道路交通事故数据进行多维度分析，旨在通过可视化手段揭示事故规律，为交通安全管理提供数据支持与决策参考。

后端采用Python与Django，利用Spark SQL对存储于HDFS的医疗数据进行高效分布式计算，分析年龄、性别、BMI、体脂率、血脂等指标与胆结石发病率的关系。

后端采用Python与Django框架，前端利用Vue与Echarts实现交互。系统实现了餐厅地理分布、菜系偏好、价格评分关系、高性价比餐厅挖掘等多维度分析。

系统后端利用Spark对海量交通数据进行高效清洗与多维度分析，涵盖客流时空分布、拥堵状况、外部因素影响及城市聚类。前端基于Vue与Echarts，将分析结果以动态图表形式直观呈现，为理解城市交通运行状