💖💖作者：计算机毕业设计江挽
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
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基于大数据的电影数据分析及可视化系统介绍

本计算机毕业设计以“电影数据分析及可视化系统”为核心，基于Hadoop+Spark的Lambda架构，实现海量多源数据采集、存储与实时离线一体化分析。系统首先利用Python
Scrapy框架定时抓取猫眼、豆瓣、微博与灯塔API的票房、评分、排片、评论及舆情文本，经Kafka消息队列注入HDFS；再以Spark
Core+SQL完成数据清洗、特征工程，Spark
Streaming处理实时流，训练ALS协同过滤与LSTM情感预测模型，输出影片热度、票房走势及观众画像。业务层采用Spring
Boot+MyBatis开发RESTful接口，前端Vue+ECharts构建交互式仪表盘，地图热力图展示区域票房，时间轴动态追踪排片变化，关系图揭示演员-导演网络。系统支持秒级查询与可视化联动，为片方、院线提供精准宣发与排片决策依据，充分验证Hadoop+Spark+Java+Python在大数据毕业设计中的工程落地价值。

基于大数据的电影数据分析及可视化系统演示视频

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基于大数据的电影数据分析及可视化系统代码展示

# -*- coding: utf-8 -*-
from flask import Flask, jsonify, request
import json, os
app = Flask(__name__)
RESULT_PATH = 'hdfs:///movie/result/'

@app.route('/api/boxoffice/<int:movie_id>')
def boxoffice(movie_id):
    # 假设 Spark 已把票房趋势写成 JSON
    file_path = f"{RESULT_PATH}box_{movie_id}.json"
    try:
        with os.popen(f"hdfs dfs -cat {file_path}") as f:
            data = json.load(f)
    except Exception:
        data = {"error": "数据未就绪"}
    return jsonify(data)

@app.route('/api/comment/wordcloud/<int:movie_id>')
def wordcloud(movie_id):
    # 读取 Spark NLP 生成的词频
    file_path = f"{RESULT_PATH}wc_{movie_id}.json"
    try:
        with os.popen(f"hdfs dfs -cat {file_path}") as f:
            words = json.load(f)
    except Exception:
        words = []
    return jsonify(words)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

基于大数据的电影数据分析及可视化系统文档展示

文档

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