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Hadoop短視頻流量數據-研究背景

在當今信息爆炸的時代，短視頻已成為互聯網流量的重要組成部分。然而，隨著短視頻流量的快速增長，如何有效處理和分析這些數據成為了一個亟待解決的問題。本研究課題以“Hadoop短視頻流量數據 Java+SpringBoot+Vue+MySQL”為核心，旨在利用大數據技術（Hadoop）對短視頻流量數據進行高效存儲和分析，并結合Java、SpringBoot、Vue和MySQL等技術構建一套完整的短視頻流量數據處理系統。這一研究不僅有助于提升短視頻平臺的運營效率和用戶體驗，還可以為相關領域的數據處理和分析提供有益參考，具有重要的理論和實踐意義。

Hadoop短視頻流量數據-技術

開發語言：Java+Python
數據庫：MySQL
系統架構：B/S
后端框架：SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django
前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts

Hadoop短視頻流量數據-圖片展示

Hadoop短視頻流量數據-代碼展示

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;  
import org.apache.hadoop.fs.Path;  
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
import org.apache.hadoop.io.Text;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
import java.io.IOException;  public class VideoTrafficProcessor {  public static class VideoTrafficMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {  public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {  // 假設每行數據格式為：videoId,views  String[] parts = value.toString().split(",");  if (parts.length == 2) {  context.write(new Text(parts[0]), new LongWritable(Long.parseLong(parts[1])));  }  }  }  public static void main(String[] args) throws Exception {  Configuration conf = new Configuration();  Job job = Job.getInstance(conf, "Video Traffic Processor");  job.setJarByClass(VideoTrafficProcessor.class);  job.setMapperClass(VideoTrafficMapper.class);  FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));  FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));  job.setOutputKeyClass(Text.class);  job.setOutputValueClass(LongWritable.class);  System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  }  
}

Hadoop短視頻流量數據-結語

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