本研究致力于构建一款基于hadoop的农产品价格分析体系，利用Python编程语言、MySQL数据库以及Hadoop和Spark等大数据技能，实现高效的数据处理和分析。该体系的核心功能包括数据爬取、处理、分析和可视化。首先，利用Selenium爬虫从惠农网网站爬取了农产品相干的数据，这些数据涵盖了农产品的名称，种类，价格，城市等多个维度，然后接纳了pandas库对爬取的数据进行csv文件的生存，末了通过hadoop和spark大数据技能进行分布式存储和盘算，使用Mysql进行数据的生存，通过Vue.js框架结合Echarts库构建了数据可视化界面。展示的可视化数据包括有农产品价格追逐图，农产品种类词云，平均农产品价格，农产品发布地图等。别的通过线性回归机器学习算法创建模子，点击一种农产品的时间会给出产品的预测价格。总的来说，体系的开发不仅为用户提供了更加便捷、高效的农产品价格数据查询和分析工具，也为农产操行业的数字化发展提供了新的思绪和方向。
根据以上的功能需求环境，团体的功能模块包括有前端步伐，爬虫步伐，大数据步伐，注册与登录背景步伐和可视化数据展示背景步伐。其中前端步伐重要就是对应的vue页面项目，包括有注册与登录页面的构建，可视化数据展示页面等。爬虫步伐重要是为了获取分析的数据源的。大数据步伐使用spark进行创建，对原始的数据集进行分割和存储等利用。为了提升项目的条理性，体系针对注册与登录创建单独的一个项目，别的对大数据相干的数据处理创建一个项目。
图4.2体系功能模块图
通过以上步调完成了数据的爬取和存储，接下来就是体系可视化页面展示阶段了。体系前台页面通过vue框架结合element-ui等插件实现，接纳了Django web框架，背景使用python进行代码的书写。在用户登录后进入体系首页，首页在展示数据之前肯定是需要先从数据库调取相应的数据，经过web服务器的剖析，然后进行展示，首页重要展示爬取的可视化数据包括有农产品价格追逐图，农产品种类词云，平均农产品价格，农产品发布地图等。别的，其中价格预测是根据线性回归算法创建的模子获取的。
图5.4体系主界面图
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