python+大数据+基于热门视频的数据分析研究【内含源码+文档+部署教程】
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技术应用:
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1.技术栈:python+django+vue+echarts
2..数据库mysql
本项目以对B站热门视频的数据分析与研究为研究背景,采用的框架为 Django和python开发了对B站热门视频的数据分析与研究。本文通过分析对B站热门视频的数据分析与研究的需求,建立起了相关的开发模型,构建出相关的系统需要的开发环境。通过调研,明确了对B站热门视频的数据分析与研究的需求,最后开发实现了系统并进行了测试
考虑到更方便后续对数据的处理和分析,在采集视频数据后,选择了将爬取到的数据存入CSV文件中。CSV提供了一种轻量级、便捷的方式来批量写入数据且CSV文件较小,便于在网络间传输和分享,这对于分布式计算框架如Hadoop非常有利。而且CSV以纯文本形式存储表格数据,每行代表一条记录,各字段由逗号(或其他分隔符)分隔。这种结构化数据格式可以被各种编程语言和工具解析,包括Hadoop生态中的MapReduce程序

数据存储到ods层做原始数据备份,对数据标准化后存入std层,随后做数据清洗并构建一致性维度,一致性事实,根据业务需求对事实表进行打标签,数据存入标签日表,再将数据从标签日表聚合至标签总表,通过标签总表生成标签索引表与实体索引表,之后自定义Spark jar包并集成Rorabitmap将两个索引表导出成bitmap表,最后将bitmap表存入Postgres, 一致性维度存入ElasticSearch为后端标签圈选功能提供数据支撑。

该章节的功能模块设计,只是大概描述了系统的所有功能模块,将功能按权限来讲解。系统总体结构图如图所示。

管理员登录进入对B站热门视频的数据分析与研究可以查看系统首页、排行榜管理、系统管理、我的信息等功能,进行详细操作,如图所示。

管理员点击排行榜;在排行榜页面输入类型,进行搜索,然后查看标题、封面、类型、商品时长、播放量、弹幕量、点赞数、回复数、上传时间、来源、发布位置、up主、点击次数、评论数、收藏数,还可以点击新增或删除、爬取数据等操作;如图所示

对B站热门视频的数据分析与研究展示图,如图所示。

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