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【Hadoop+Spark+python毕设】起点小说网数据可视化分析系统、计算机毕业设计、包括数据爬取、数据分析、实战教学

2026-01-31 22:14:15

本系统【Hadoop+Spark+Python毕设】起点小说网数据可视化分析系统，是一个专为处理海量网络文学数据而设计的综合性分析平台。系统以Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为底层存储架构，确保大规模数据集bookInfo.csv的可靠存储与高吞吐量访问。核心计算引擎采用Apache Spark框架，利用其内存计算能力和高效的分布式处理模型，通过Python语言编写数据分析逻辑，对起点小说网的小说信息进行深度挖掘与多维度统计。系统后端基于Django框架，负责接收前端请求、调度Spark分析任务并将分析结果持久化到MySQL数据库中，为前端展示提供数据支持。前端则采用Vue.js结合ElementUI构建用户界面，并借助ECharts强大的图表渲染能力，将复杂的分析结果以直观的可视化图表形式呈现出来。整个系统实现了从数据采集、清洗、分析到可视化展示的完整闭环，能够深入剖析小说类别分布、作者创作能力、作品热度与质量、内容文本特征、平台商业化策略及用户偏好趋势等多个维度，将海量、杂乱的原始数据转化为具有商业价值和指导意义的可视化洞察。

基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-技术介绍

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）

开发语言：Python+Java（两个版本都支持）

后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）

前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery

详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy

数据库：MySQL

基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-背景与意义

选题背景

随着数字阅读的普及，网络文学平台如起点小说网积累了海量的作品数据。这些数据包含了小说的分类、作者信息、订阅推荐、字数状态等丰富内容，形成了一个庞大的信息宝库。面对如此规模的数据，传统的单机处理方式或简单的数据库查询已经显得力不从心，不仅处理效率低下，更难以挖掘出数据背后隐藏的深层规律和趋势。平台运营者需要了解哪些题材更受欢迎，作者需要知道什么样的作品更容易获得成功，而读者也希望在海量书库中发现符合自己口味的佳作。这就带来一个现实问题：如何高效、系统地处理并分析这些数据，从而为不同角色提供有价值的参考？本项目尝试去探索这个问题的解决方案，利用当前主流的大数据技术栈，构建一个能够处理和分析起点小说网数据的系统，以此来应对海量文本数据分析带来的挑战。

选题意义

这个课题的意义更多体现在实践应用层面和技术验证上。从平台运营的角度看，本系统的分析结果可以在一定程度上为内容策略提供数据参考，比如通过类别热度分析来调整资源推荐，或者通过作者产量与质量评估来发现潜在的优质创作者。对创作者而言，系统能揭示一些宏观的创作趋势，像热门题材分布、受欢迎作品的字数区间等，为他们规划自己的写作方向提供一些依据。从技术学习和实践的角度来说，这个项目具有明确的训练价值。它完整地走了一遍大数据处理的流程，从数据上传到HDFS，到用Spark进行分布式计算，再到结果的可视化呈现，这让我能深入理解和运用Hadoop、Spark这些核心技术。它不仅仅是一个理论演示，更是一个结合了真实业务场景的工程实践，让我在解决实际问题的过程中，锻炼了数据处理、系统设计和前后端整合的综合能力，为未来的学习和工作打下一点基础。

基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-视频展示

基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-视频展示

基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-图片展示

基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession, functions as Ffrom pyspark.sql.window import Windowspark = SparkSession.builder.appName("QidianAnalysis").getOrCreate()# 核心功能1: 小说类别分布分析def class_distribution_analysis():    df = spark.read.csv("hdfs://your_path/bookInfo.csv", header=True, inferSchema=True, encoding="utf-8")    df_filtered = df.filter(F.col("class_type").isNotNull() & (F.col("class_type") != ""))    class_count_df = df_filtered.groupBy("class_type").agg(F.count("*").alias("novel_count"))    total_novels = df_filtered.count()    class_distribution_df = class_count_df.withColumn("percentage", F.round((F.col("novel_count") / total_novels) * 100, 2))    class_distribution_df = class_distribution_df.orderBy(F.col("novel_count").desc())    class_distribution_df.toPandas().to_csv("/path/to/save/class_distribution.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")# 核心功能2: 高产作者排行榜分析def author_productivity_analysis():    df = spark.read.csv("hdfs://your_path/bookInfo.csv", header=True, inferSchema=True, encoding="utf-8")    df_filtered = df.filter(F.col("author_name").isNotNull() & (F.col("author_name") != "未知"))    author_count_df = df_filtered.groupBy("author_name").agg(F.count("*").alias("book_count"))    window_spec = Window.orderBy(F.col("book_count").desc())    author_ranked_df = author_count_df.withColumn("rank", F.row_number().over(window_spec))    top_authors_df = author_ranked_df.filter(F.col("rank") <= 20).select("rank", "author_name", "book_count")    top_authors_df.toPandas().to_csv("/path/to/save/top_authors.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")# 核心功能3: 字数与推荐数相关性分析def word_count_recommend_correlation_analysis():    df = spark.read.csv("hdfs://your_path/bookInfo.csv", header=True, inferSchema=True, encoding="utf-8")    df_cleaned = df.filter(F.col("count").isNotNull() & (F.col("total_recommend").isNotNull())    df_cleaned = df_cleaned.withColumn("word_count_num", F.regexp_extract(F.col("count"), r"(\d+\.?\d*)", 1).cast("float"))    df_cleaned = df_cleaned.withColumn("word_count_num", F.when(F.col("count").contains("万"), F.col("word_count_num") * 10000).otherwise(F.col("word_count_num")))    df_cleaned = df_cleaned.filter(F.col("word_count_num") > 0)    correlation_df = df_cleaned.select(F.corr("word_count_num", "total_recommend").alias("correlation"))    correlation_value = correlation_df.collect()[0]["correlation"]    df_binned = df_cleaned.withColumn("word_count_bin", F.when(F.col("word_count_num") < 500000, "50万字以下").when((F.col("word_count_num") >= 500000) & (F.col("word_count_num") < 1000000), "50-100万字").when((F.col("word_count_num") >= 1000000) & (F.col("word_count_num") < 2000000), "100-200万字").otherwise("200万字以上"))    bin_analysis_df = df_binned.groupBy("word_count_bin").agg(F.avg("total_recommend").alias("avg_recommend"), F.count("*").alias("book_count")).orderBy(F.col("word_count_bin"))    bin_analysis_df.toPandas().to_csv("/path/to/save/word_recommend_analysis.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")