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最新推荐文章于 2024-12-11 00:00:00 发布

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#大数据 #课程设计 #spark #hadoop #python #hive #数据分析

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1.selenium自动化爬虫框架采集民宿数据约10万条存入.csv文件作为数据集；
2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；
3.使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；
4.离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Flink之Scala、FlinkSQL完成;
5.统计指标使用sqoop导入mysql数据库；
6.使用flask+echarts进行可视化大屏幕炫酷展示；
创新点/特色：
0.全新PyFlink而不是Flink!吊打一切！全网都没啥教程！属于最新最屌最流行！
1.selenium爬虫框架；
2.可视化炫酷大屏幕；
3.虚拟机显摆敲命令碾压答辩现场(市面上全是假算法假爬虫假大数据都不带用虚拟机的)；
4.10万海量数据集；
5.Flink实时计算+Hive、Hadoop离线计算双实现有效避免导师喷你；
注意：如果还被喷项目工作量简单或者课设级别等理由不让你过，直接1秒内无缝对接选装推荐系统、后台管理、前台系统、预测算法、知识图谱等
## 可选装项目模块如下：
1.推荐系统(4种深度学习推荐算法协同过滤基于用户基于物品 SVD神经网络 MLP)。附带AI、支付、短信、lstm情感分析。
2.预测系统(KNN CNN RNN卷积神经预测 K-means 线性回归)。
3.知识图谱neo4j可视化关系网络图。
4.后台管理系统。

核心算法代码分享如下：

package com.bigdata.storm.kafka.util;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

/**
 * @program: storm-kafka-api-demo
 * @description: redis工具类
 * @author: 小毕
 * @company: 清华大学深圳研究生院
 * @create: 2019-08-22 17:23
 */
public class JedisUtil {
    
    /*redis连接池*/
    private static JedisPool pool;
    
    /**
    *@Description: 返回redis连接池
    *@Param: 
    *@return: 
    *@Author: 小毕
    *@date: 2019/8/22 0022
    */
    public static JedisPool getPool(){
        if(pool==null){
            //创建jedis连接池配置
            JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
            //最大连接数
            jedisPoolConfig.setMaxTotal(20);
            //最大空闲连接
            jedisPoolConfig.setMaxIdle(5);
            pool=new JedisPool(jedisPoolConfig,"node03.hadoop.com",6379,3000);
        }
        return pool;
    }

    public static Jedis getConnection(){
        return getPool().getResource();
    }

/*    public static void main(String[] args) {
        //System.out.println(getPool());
        //System.out.println(getConnection().set("hello","world"));
    }*/






    
    
}