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流程：
1.爬取17k.com的小说数据约5-10万，存入mysql数据库；
2.使用mapreduce对mysql中的小说数据集进行数据清洗，转为.csv文件上传至hdfs文件系统；
3.根据.csv文件结构，使用hive建库建表；
4.一半分析指标使用hive_sql完成，一半分析指标使用Spark-Scala完成;
5.将分析结果使用sqoop导入mysql数据库；
6.使用Flask+echarts构建可视化大屏；
创新点：Python爬虫、海量数据、可视化、实时计算spark+离线计算hive双实现
可选装知识图谱、推荐系统、后台管理、预测系统等，实现界面如下(可0秒无缝衔接选装上)

核心代码如下：

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  
  
def get_novel_chapters(novel_url):  
    headers = {  
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'  
    }  
      
    response = requests.get(novel_url, headers=headers)  
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功  
      
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  
      
    # 假设小说章节列表的XPath是'.//ul[@class="chapter-list"]/li/a'  
    chapter_links = soup.select('.//ul[@class="chapter-list"]/li/a')  
      
    chapters = []  
    for link in chapter_links:  
        chapter_url = link.get('href')  
        chapter_title = link.text  
        chapter_content = get_chapter_content(chapter_url)  
        chapters.append({  
            'title': chapter_title,  
            'content': chapter_content  
        })  
      
    return chapters  
  
def get_chapter_content(chapter_url):  
    response = requests.get(chapter_url, headers=headers)  
    response.raise_for_status()  
      
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  
      
    # 假设章节内容的XPath是'.//div[@class="chapter-content"]'  
    content = soup.select_one('.//div[@class="chapter-content"]').text  
    return content.strip()  
  
# 示例小说URL  
novel_url = 'https://example.com/novel'  
  
# 获取小说所有章节  
chapters = get_novel_chapters(novel_url)  
  
# 打印章节信息  
for chapter in chapters:  
    print(chapter['title'])  
    print(chapter['content'])  
    print('-' * 80)