文章目錄

• • ==有需要本項目的代碼或文檔以及全部資源，或者部署調試可以私信博主==
  • • 項目介紹
    • 爬蟲
    • 數據概覽
    • HIve表設計
    • Cars Database Tables
    • • 1. cars_data
      • 2. annual_sales_volume
      • 3. brand_sales_volume
      • 4. city_sales_volume
      • 5. sales_volume_by_year_and_brand
      • 6. sales_distribution_by_env_standard
      • 7. average_price_by_brand
      • 8. average_price_by_city
      • 9. average_mileage_by_brand
      • 10. average_down_payment_by_city
      • 11. highest_price_model
      • 12. lowest_price_model
      • 13. most_popular_model_in_city
      • 14. most_popular_model_in_brand
    • Hadoop大數據分析
    • 系統集成展示
    • 大屏可視化系統
    • 每文一語

有需要本項目的代碼或文檔以及全部資源，或者部署調試可以私信博主

項目介紹

本項目旨在構建一個綜合性的數據處理和可視化系統，通過整合多種技術高效處理大規模數據。首先，通過網絡爬蟲從各個來源收集海量數據。這些數據包括標題、品牌、車型、年份、里程、城市、環保標準、售價、首付以及新車含稅價等關鍵字段。這些原始數據被批量收集，需要在有效分析和可視化之前進行處理。

數據收集完成后，接下來是數據預處理階段。此階段包括數據清洗、處理缺失值以及將數據格式化為便于上傳到Hadoop的結構化格式。之所以選擇Hadoop，是因為它能夠管理和處理分布在多個節點上的大規模數據集。數據存儲在Hadoop的HDFS（Hadoop分布式文件系統）中，可以高效地訪問和處理。

為了自動化將數據加載到Hadoop的過程，項目使用了Flume。Flume是一種可靠的服務，能夠高效地從多個來源收集、聚合和傳輸大量日志數據到集中式的數據存儲。在本項目中，Flume被配置為自動將預處理后的數據加載到HDFS中，確保數據流入系統的過程順暢且一致。

數據進入HDFS后，接下來使用Hive進行進一步分析。Hive是一種構建在Hadoop之上的數據倉庫基礎設施，它允許使用類似SQL的語言HiveQL查詢和分析大規模數據集。在此階段，執行各種分析查詢以從數據中提取有意義的見解，例如識別汽車銷售趨勢、比較品牌表現以及分析不同城市和車型的價格模式。

在Hive中完成分析后，使用Sqoop將結果導出到MySQL數據庫。Sqoop是一種設計用于在Hadoop和關系型數據庫之間傳輸數據的工具，能夠高效地將Hive查詢結果導出到MySQL中。這一步對于將分析后的數據與系統后端集成至關重要，以便進一步處理和可視化。

數據的可視化由Pyecharts負責，這是一種用于創建交互式且視覺吸引力強的圖表的Python庫。這些可視化圖表被設計用于大屏展示，提供了一種直觀和交互式的方式來探索數據。圖表可能包括柱狀圖、折線圖、餅圖以及其他形式的可視化表現方式，使人們更容易理解數據中的趨勢和模式。

整個系統使用Python的輕量級Web框架Flask構建。Flask用于開發系統的前端和后端，將所有組件整合為一個連貫的應用程序。系統支持用戶注冊、修改個人信息、用戶交互、主題修改以及點擊展示數據等功能。這些特性確保了系統不僅功能齊全，還具有良好的用戶體驗，為用戶提供了一個交互式的平臺來探索數據。

總的來說，本項目結合了多種先進技術，創建了一個強大且可擴展的數據處理、分析和可視化系統。從網絡爬蟲到數據存儲、分析，再到前端開發，每個組件都在提供一個滿足用戶需求的全面解決方案中扮演了至關重要的角色，讓用戶能夠從大規模的汽車數據中獲得有價值的見解。

爬蟲

數據概覽

HIve表設計

Cars Database Tables

1. cars_data

Column

Data Type

Description

num_id

INT

序號

title

STRING

標題

brand

STRING

品牌

model

STRING

車型

year

INT

年份

mileage

DOUBLE

里程，假設單位為萬公里

city

STRING

城市

environmental_standard

STRING

環保標準

price

DOUBLE

售價，假設單位為萬元

down_payment

DOUBLE

首付，假設單位為萬元

price_including_tax

DOUBLE

新車含稅價，假設單位為萬元

2. annual_sales_volume

Column

Data Type

Description

year

INT

年份

sales_volume

INT

銷售量

3. brand_sales_volume

Column

Data Type

Description

brand

STRING

品牌

sales_volume

INT

銷售量

4. city_sales_volume

Column

Data Type

Description

city

STRING

城市

sales_volume

INT

銷售量

5. sales_volume_by_year_and_brand

Column

Data Type

Description

year

INT

年份

brand

STRING

品牌

sales_volume

INT

銷售量

6. sales_distribution_by_env_standard

Column

Data Type

Description

environmental_standard

STRING

環保標準

sales_volume

INT

銷售量

7. average_price_by_brand

Column

Data Type

Description

brand

STRING

品牌

average_price

DOUBLE

平均售價

8. average_price_by_city

Column

Data Type

Description

city

STRING

城市

average_price

DOUBLE

平均售價

9. average_mileage_by_brand

Column

Data Type

Description

brand

STRING

品牌

average_mileage

DOUBLE

平均里程

10. average_down_payment_by_city

Column

Data Type

Description

city

STRING

城市

average_down_payment

DOUBLE

平均首付

11. highest_price_model

Column

Data Type

Description

model

STRING

車型

price

DOUBLE

價格

12. lowest_price_model

Column

Data Type

Description

model

STRING

車型

price

DOUBLE

價格

13. most_popular_model_in_city

Column

Data Type

Description

city

STRING

城市

model

STRING

車型

sales_volume

INT

銷售量

14. most_popular_model_in_brand

Column

Data Type

Description

brand

STRING

品牌

model

STRING

車型

sales_volume

INT

銷售量

Hadoop大數據分析

系統集成展示

大屏可視化系統

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每文一語

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