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黄河交通学院本科毕业设计（论文）任务书

学院：智能工程学院

学生姓名

刘丹杰

专业班级

大数据20-1班

学号

2080910T01521

指导教师

炎士涛

职称

副教授

学位

硕士

题目名称

基于Hadoop的新能源汽车销售数据分析系统的设计与实现

起止时间

2024年1月2日 至 2024年6月15日

选题性质

□理论研究    √应用研究    □技术开发    □产品设计   □其他

是否在实践中完成

£是          √否

设计（研究）目标：

设计并实现一个可扩展、高性能的数据分析系统，能够处理大规模的新能源汽车销售数据，并提供多维度的数据分析功能，包括销售趋势分析、地域分布分析、车型偏好分析等。实现数据可视化功能，以图表、报表等形式直观展示分析结果，并构建友好的用户界面，方便用户进行数据查询、筛选和导出。

设计（研究）内容及具体要求：

1. 数据采集模块

数据源接入：支持多种数据源的接入，如销售平台、社交媒体、政府统计数据等。

数据预处理：对采集的数据进行清洗、去重、格式化等预处理操作，确保数据质量。

2.数据存储模块

Hadoop分布式文件系统（HDFS）：用于存储大规模的销售数据，提供高可靠性和高吞吐量。

数据仓库：构建基于Hadoop的数据仓库，对数据进行组织、索引和优化查询。

3. 数据处理与分析模块

MapReduce编程模型：用于处理大规模数据集，进行复杂的数据转换和聚合操作。Hive/Pig：提供SQL-like语言或脚本语言，用于数据的批处理和分析。

4. 实时数据处理模块

Spark Streaming：用于处理实时销售数据流，提供实时数据分析和处理能力。

Kafka：作为消息队列，支持高吞吐量的实时数据摄入。

5. 数据挖掘与机器学习模块

机器学习算法库：集成机器学习算法，用于预测销售趋势、客户偏好分析等。

数据挖掘工具：提供关联规则、聚类分析、分类等数据挖掘技术。

6. 数据可视化模块

图表生成工具：将分析结果通过图表、图形等形式直观展示。

仪表板：为用户提供实时数据监控和历史数据分析的仪表板。

7. 用户交互与报告模块

用户界面：提供友好的用户界面，支持数据查询、报告生成和下载。

报告自动生成：根据用户需求自动生成销售报告和分析报告。

8. 安全与权限管理模块

用户认证与授权：确保只有授权用户才能访问敏感数据。

数据加密：对存储和传输的数据进行加密，保障数据安全。

9. 系统监控与维护模块

日志管理：记录系统操作日志，便于问题追踪和性能分析。

性能监控：监控系统性能，确保数据处理的高效和稳定。

10. 扩展与集成模块

API接口：提供API接口，支持与其他系统或应用的集成。

模块化设计：系统采用模块化设计，便于未来功能的扩展和升级。

11.必须在规定时间内按质按量地完成论文，观点正确，结构合理，条理清晰，论据有理有据，具备一定的分析能力和概括能力。

进度安排：

1. 2024年1月2日--2024年3月15日， 完成选题以及开题工作。

2. 2024年3月16日--2024年4月26日，完成初稿，中期检查。

3. 2024年4月27日--2024年5月25日，完成第二稿。

4. 2024年5月26日--2024年5月31日，完成论文查重与修改。

5. 2024年6月1日--2024年6月15日，整理资料，完成定稿，完成答辩。  

指导教师签字：             年      月      日

主要参考文献：

[1]周德,杨成慧,罗佃斌.基于Hadoop的分布式日志分析系统设计与实现[J].现代信息科技,2023,7(23):57-60.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.23.012.

[2]任宏,李春林,李晓峰.基于Hadoop技术的物联网大数据同步存储系统设计[J].网络安全和信息化,2023(12):85-87.

[3]谢盛嘉.基于Hadoop平台的学情分析系统设计[J].电子技术,2023,52(11):408-409.

[4]王子昱.基于Hadoop的大数据云计算处理的实现[J].无线互联科技,2023,20(19):89-91+104.

[5]李威,邱永峰.基于Hadoop的电商大数据可视化设计与实现[J].现代信息科技,2023,7(17):46-49.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.17.009.

[6]邹文景,唐良运,甘莹等.基于Hadoop技术的物联网大数据同步存储系统设计[J].电子设计工程,2023,31(18):114-117+122.DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2023.18.024.

[7]Liuqi Z ,Xing W ,Zhenlin H , et al.Power Big Data Analysis Platform Design Based on Hadoop[J].Journal of Physics: Conference Series,2023,2476(1):

[8]Ning X .Individual Online Learning Behavior Analysis Based on Hadoop[J].Computational Intelligence and Neuroscience,2022,20221265340-1265340.

[9]陶淘,彭颖,张晨亮.基于Hadoop技术的气象数据实时传输监控系统设计[J].计算机测量与控制,2024,32(01):114-120.DOI:10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2024.01.017.

[10]赵建立,汤卓凡,姚孟阳.基于Hadoop的配电网需求数据存储控制技术优化[J].粘接,2024,51(02):182-185.

[11]那蓉萃.基于Hadoop的工业物联网大数据处理及应用[J].信息记录材料,2023,24(12):221-223+226.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2023.12.061.

[12]石文昭.基于Hadoop的自动化设备监管系统设计[J].信息记录材料,2023,24(11):178-180.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2023.11.025.

系（教研室）意见：

主任签字：                           年      月      日

学院意见：

                       负责人签字：                        年       月        日

备注：1.任务书由指导教师填写并下发给学生；若是学生自选设计（论文）题目，任务书可在导师指导下由学生填写；

2.本表一式四份，在毕业设计（论文）开始前提交，学院、系（教研室）、导师、学生各一份。

核心算法代码分享如下：

package com.sqlimport org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types._
import org.junit.Testimport java.util.Propertiesclass CarSpark2024_FixBug {val spark = SparkSession.builder().master("local[6]").appName("懂车帝数据实时计算V1.0").getOrCreate()//汽车数仓CSV 模式val ods_car_Schema = StructType(List(StructField("car_id", StringType),StructField("concern_id", StringType),StructField("car_name", StringType),StructField("dealer_max_price",FloatType),StructField("dealer_min_price", FloatType),StructField("max_price", FloatType),StructField("min_price",FloatType),StructField("dealer_price", StringType),StructField("cover_img", StringType),StructField("comment_num", IntegerType),StructField("comment_result", StringType),StructField("score", FloatType),StructField("rank_tips", StringType),StructField("wg_score", StringType),StructField("ns_score", StringType),StructField("pz_score", StringType),StructField("kj_score", StringType),StructField("ck_score", StringType),StructField("dl_score", StringType),StructField("car_type", StringType),StructField("car_rank", IntegerType)))val ods_car_Df = spark.read.option("header", "false").schema(ods_car_Schema).csv("hdfs://bigdata:9000/cars2024/cars/cars.csv")@Testdef init(): Unit = {//school_province_score_Df.show()//ods_courses_Df.show()ods_car_Df.show()//school_special_score_Df.show()//school_Df.show()//ruanke_rank_Df.show()//qs_world_Df.show()}//  ----剩余使用spark_sql完成
//   --指标8:汽车价格区间Spark@Testdef tables08(): Unit = {ods_car_Df.createOrReplaceTempView("ods_car")val df2 = spark.sql("""select '1-10万' fw,count(1) num  from ods_car where dealer_min_price >0 and dealer_max_price <=10unionselect '10-15万' fw,count(1) num  from ods_car where dealer_min_price >10 and dealer_max_price <=15unionselect '15-20万' fw,count(1) num  from ods_car where dealer_min_price >15 and dealer_max_price <=20unionselect '20-30万' fw,count(1) num  from ods_car where dealer_min_price >20 and dealer_max_price <=30unionselect '30-40万' fw,count(1) num  from ods_car where dealer_min_price >30 and dealer_max_price <=40unionselect '40万以上' fw,count(1) num  from ods_car where dealer_min_price >40""")df2
//      .show(50).coalesce(1).write.mode("overwrite").option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("user", "root").option("password", "123456").jdbc("jdbc:mysql://bigdata:3306/hive_car?useSSL=false","table08",new Properties())}//  --指标9：六项指标综合得分Top10汽车Spark@Testdef tables09(): Unit = {ods_car_Df.createOrReplaceTempView("ods_car")val df2 = spark.sql("""select car_name,scorefrom ods_carorder by score desclimit 20""")df2//      .show(50).coalesce(1).write.mode("overwrite").option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("user", "root").option("password", "123456").jdbc("jdbc:mysql://bigdata:3306/hive_car?useSSL=false","table09",new Properties())}}

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