基于spark的全国热门旅游景点数据分析及可视化_离线

可视化效果视频

项目概况

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数据类型

旅游景点数据

开发环境

centos7

软件版本

python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8

开发语言

python、Scala

开发流程

数据清洗(python)->数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据存储(mysql)->后端(flask)->前端(html+js+css)

可视化图表

2025-06-08_082823.jpg

操作步骤

python安装包

pip3 install pandas==2.0.3 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install flask==3.0.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install flask-cors==4.0.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install pymysql==1.1.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install jieba==0.42.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install pyecharts==2.0.4 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install openpyxl==3.1.3 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

启动MySQL

# 查看mysql是否启动 启动命令: systemctl start mysqld.service
systemctl status mysqld.service
# 进入mysql终端
# MySQL的用户名:root 密码:123456
# MySQL的用户名:root 密码:123456
# MySQL的用户名:root 密码:123456
mysql -uroot -p123456

启动Hadoop

# 离开安全模式: hdfs dfsadmin -safemode leave
# 启动hadoop
bash /export/software/hadoop-3.2.0/sbin/start-hadoop.sh

创建MySQL库

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS echarts CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

数据清洗

mkdir -p /data/jobs/project/data/
cd /data/jobs/project/data/

# 上传 "data" 目录下的 "data.xlsx" 文件
# 上传 "data" 目录下的 "stopwords.txt" 文件

cd /data/jobs/project/

# 上传 "data_clean.py" 文件

python3 data_clean.py

上传文件到hdfs

cd /data/jobs/project/

ls -l output/

hdfs dfs -mkdir -p /data/origin/tourist_info/
hdfs dfs -mkdir -p /data/origin/tourist_word/
hdfs dfs -put -f output/tourist /data/origin/tourist_info/
hdfs dfs -put -f output/tourist_word.csv /data/origin/tourist_word/
hdfs dfs -ls /data/origin/tourist_info/
hdfs dfs -ls /data/origin/tourist_word/

spark数据分析

cd /data/jobs/project/

# 打包 "spark-job" 项目
# 打包命令: mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
# 上传 "spark-job/target/" 目录下的 "spark-job-jar-with-dependencies.jar" 文件

spark-submit \
--master local[*] \
--class com.exam.SparkApp \
/data/jobs/project/spark-job-jar-with-dependencies.jar

启动可视化

mkdir -p /data/jobs/project/myapp/
cd /data/jobs/project/myapp/

# 上传 "可视化" 目录下的 "所有" 文件和文件夹

# windows本地运行: python app.py
python3 app.py pro