软工实训 Part.0 —— 问题陈述

该博客详细介绍了面向自媒体的写作管理平台的功能,包括发布管理、数据分析和消息管理模块。发布管理支持文章写作、预览、发布和敏感词屏蔽;数据分析模块提供全面的用户数据指标监控与自定义查询;消息管理模块允许用户查看和管理社交平台的消息,同时具备用户分组和消息统计功能。该平台旨在提高自媒体的运营效率和内容质量。

开展小组讨论

  1. 时间:10月13日,周三
  2. 签到情况:全员到齐
  3. 讨论内容:关于项目需求的问题,确定第一周分工
  4. 讨论成果:梳理全部项目需求并汇总出13条问题,确定了第一周的分工情况
  5. 第一周分工:
  • 王婧伊:撰写问题陈述初版
  • 程霖:整理讨论得到的问题
  • 吴季孔:撰写博客,记录本周工作
  • 李新宇:制作PPT
  • 乔子健:试用市面已有的写作管理平台,进一步理解需求
  • 于小雅:试用市面已有的写作管理平台,进一步理解需求

问题陈述

面向自媒体的写作管理平台以应用程序或手机APP的形式,为自媒体的写作与粉丝管理提供相应的功能支撑。该平台提供了查看平台的发稿情况与点击率,查看各媒体平台的热点新闻,文章发布管理,数据分析以及消息管理功能。

发布管理模块

用户可以添加如新浪微博、微信公众号等媒体平台账号,并进行文章写作,其中支持插入微博长图。之后,用户可以选择暂存草稿,对发布效果进行预览,或是一键发布到所绑定的平台,也可设置定时发送。此外,用户可以设置屏蔽敏感词,避免写作时引入,还可增加水印保护原创权益。在用户提交文章后,系统会对文章进行三级审核,检测文章原创度、文本纠错、标题、图片、违禁词、错别字、政治敏感词等,以保证文章更安全,内容有价值。

数据分析模块

可以监测显示该用户自营的微博或微信公众号等自媒体平台账号的关键数据指标,包括粉丝数、粉丝变化数、发布天数、发博数、原创微博、阅读量、被转发数、被评论数、被点赞数、视频播放数,用户每刷新一次就更新一次数据。用户还可自定义时间段查询发布量、阅读量、转评赞、分享数及粉丝涨幅等统计信息。对于用户自营的平台账号所发布的内容及每条内容的转评赞阅数据,平台也提供了上述的监测显示与自定义时段查询功能。此外,用户还可自定义时间段查询及导出所有文章所涉及的各个话题的相关数据,包括新浪微博或微信公众号等平台上关于此话题的阅读次数、讨论次数、原创人数以及相关趋势,并且可以进行回溯获取明细。用户还可通过本平台监测自运营的微博或微信公众号等账号的粉丝相关数据,包括性别、年龄、地域、兴趣标签、认证类型、活跃时段、铁杆粉丝等,并可进行导出。另外,本平台可从发布规律、互动质量、粉丝构成等维度对比微博或微信账号,帮助用户了解竞品运营节奏与动向,平台最多可支持6个账号同时对比,并具有自定义时间段查询功能。本平台还提供了数据报告功能,系统可自动生成微博、微信公众号等自媒体账号的运营简报,并支持自定义维度及时间段。其中可选的维度有:账号关键指标;互动概况,包括转评赞数和阅读量;发布概况,包括发博数以及各类型(视频/文本/图片)的比例;粉丝概况,包括粉丝变化数和活跃粉丝占比;帐号表现,包括每天的粉丝总数、粉丝变化数、新增微博数、新增原创微博数、总阅读量、被转发总数和被评论总数变化情况;内容表现,包括参与的话题、发博数、原创数、阅读量、被转发数、被评论数和点赞数;以及粉丝画像,包括性别、地域、类型、兴趣标签、星座、来源、数量及分布、活跃时段分析、粉丝影响力排行以及粉丝互动排行。

消息管理模块

用户可以通过本平台查看微博消息、微信留言以及私信,并且可以对微博、微信平台的互动用户进行标签化管理,划分为大V和普通用户,并且对回复和点赞量高的评论发布者进行单独分组,还可自定义查询和导出分组信息。用户可借此发掘意见领袖及潜在客资,提升对社交平台消息的应对能力。此外,平台还提供了消息统计功能,可按照消息类型,消息热词,活跃时段三个维度分析微博、微信平台的消息数据和互动用户的属性特征,帮助用户及时掌握自媒体平台用户互动规律。

总结

系统分为一下几部分进行系统分析和设计:

  1. 查看平台的发稿情况与点击率功能
  2. 查看各媒体平台的热点新闻功能
  3. 发布管理模块
  4. 数据分析模块
  5. 消息管理模块
### 关于 `spark.sql.sources.schema.part.0` 参数的详细解释及其作用 在 Spark SQL 中,`spark.sql.sources.schema.part.0` 是一个用于记录数据源模式(Schema)的部分化表示的关键字。它主要用于支持大表或者复杂模式场景下分批存储 Schema 的功能[^1]。以下是对其含义及作用的具体说明: #### 1. **背景与目的** 当处理具有大量字段的大规模表格时,传统的单次序列化可能无法满足效率需求或内存限制。为此,Spark 提供了一种机制——将完整的 Schema 划分为若干部分分别存储到不同的配置项中,比如 `spark.sql.sources.schema.part.0`, `spark.sql.sources.schema.part.1` 等等[^1]。这种设计允许更灵活地管理和传递复杂的 Schema 定义。 #### 2. **参数的作用** - **Schema 存储**: 每一部分代表整体 Schema 的某一片段,通常按照 JSON 字符串的形式编码。例如,`spark.sql.sources.schema.part.0` 可能包含了前几个字段的信息,而后续片段则依次延续下去直到完成整个 Schema 描述。 - **动态扩展性**: 当表中的字段数量超出单一配置项所能容纳的最大长度时,系统会自动创建额外的键值对继续记录剩余的内容。这意味着开发者无需担心因字段过多而导致溢出问题[^1]。 - **优化解析过程**: 在某些特定条件下(如读取 Parquet 文件),预先加载这些预定义好的 Schema 片段可以帮助加速查询计划生成阶段的作流程[^3]。 #### 3. **实际应用场景** 假设有一张包含数百甚至上千列的巨大事实型关系数据库迁移至 HDFS 上作为外部表导入 Spark 平台分析。此时如果没有合理拆解并妥善保存对应的 Schema 结构信息,则很可能面临如下挑战: - 单条记录过长难以有效传输; - 解析耗时增加影响用户体验; - 易受网络波动干扰造成失败率上升等情况发生。 借助于像 `spark.sql.sources.schema.part.*` 这样的特性安排就可以很好地规避以上难题的发生概率。 #### 4. **注意事项** 虽然这项技术带来了诸多便利之处但也需要注意一些细节方面的要求: - 正确匹配各组成部分之间的顺序关系以防错位拼接错误最终导致运行崩溃; - 对新增加/修改过的字段要及时同步更新相关联的所有版本号以及具体内容避免不一致引起混乱. --- ```python # 示例代码展示如何查看当前 session 下已存在的 schema part 配置 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() conf_keys = [k for k in spark.conf.getAll() if 'spark.sql.sources.schema.part.' in k] for key in conf_keys: value = spark.conf.get(key) print(f"{key}: {value}") ``` --- ###
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