spark基于Hadoop的电子图书推荐系统

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计划的基本流程先容

本次研究将达到的数据爬取与数据分析可视化分析系统主要有以下主要流程：
数据网络：使用Python语言,现成的爬虫框架和工具包降低了使用门槛,具体使用时共同正则表达式的运用,使得数据抓取工作变得更加简朴。因此采用Python语言来实现网络爬虫功能，通过下载器爬取数据，通过剖析器将HTML文本大概JSON数据举行剖析，然后把剖析出来的数据生存在MySQL数据库中。
1、数据的爬取 2、数据洗濯和预处理 3、数据分析 4、数据可视化
同时分为以下几个功能：
（1）数据爬取功能：通过python爬虫的技能，爬取从而获取数据，并将数据转换成可储存的数据类型，生存到本地。
（2）数据洗濯和预处理模块：将生存到本地的数据集举行格式转化，将数据噪音清除，数据格式处理成目的数据。
（3）数据分析模块：通过python对处理好的数据举行分析，再将得到数据存储到mysql数据库中。
（4）数据可视化模块：数据可视化模块主要采用Echarts可视化软件对数据分析结果举行可视化图表和图像展示。
（1）数据收罗与洗濯
数据收罗与洗濯是 系统的主要环节。通过Spider爬虫技能使用requests、BeautifulSoup等库，从各大网站平台等渠道主动抓取海量的相关数据随后，利用Pandas等数据处理库对收罗到的数据举行洗濯，去除重复、无效或错误的数据，确保数据的质量和准确性，为后续分析提供可靠的基础。
（2）数据存储与管理
完成数据洗濯后，进入数据存储与管理阶段。采用MySQL关系型数据库，利用Python的数据库毗连库如PyMySQL、SQLAlchemy等，将洗濯后的数据有序存储。通过计划合理的数据库表结构，实现数据的高效查询、更新和管理。同时，确保数据的安全性和稳固性，为系统的恒久运行提供保障。
（3）数据处理与分析
数据处理与分析是系统的核心环节。利用Python的强盛数据处理本领，通过Numpy、Scipy等科学盘算库对存储的数据举行统计分析、数学建模和呆板学习等操作。通过聚类分析、回归分析等方法挖掘数据背后的规律和趋势，为考生提供个性化的报考建议、学习规划和成绩预测等服务。这一阶段将数据转化为有代价的信息，为决策提供支持。
（4）可视化与展示
末了，进入可视化与展示阶段。利用Python的可视化库如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，将复杂的数据分析结果以直观、易懂的图表情势展示出来。通过计划交互式仪表盘，使用户能够轻松筛选、对比和分析数据。同时，结合Web开发技能Django等，将可视化结果嵌入到Web页面中，供考生、教诲机构和研究者随时随地访问和使用。可视化与展示环节使数据变得生动易懂，提升了用户体验和系统的实用性。
hadoop集群技能

Hadoop是一个分布式系统的基础框架，用户可以在不相识分布式底层细节的环境下，开发分布式步调。充分利用集群的威力举行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的计划就是：HDFS和MapReduce。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，而且计划用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用步调的数据，适合那些有着超大数据集的应用步调。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的情势访问文件系统中的数据。
同时Hadoop有着高可靠性、高拓展性、高效性、高容错性的特点，非常适合于此次题目的使用。
开发流程

1）环境搭建
搭建符合课题开发的环境。搭建pycharm+mysql即可操作简朴方面,远程安装好;
2）数据收罗。可选项，根据课题必要完成数据收罗的计划与开发。
3）数据预处理。
对于有缺失值的记录，按照自己界说的规则或增补或舍弃处理，对于类型数据按照规则映射为数值；对于不平衡数据必要有相应的处理措施。
4）数据存储。
必须使用数据库生存数据。 推荐使用NoSQL数据库，如 MongoDB、 Redis 等数据库，也可以使用关系数据库生存数据，如 MySQL；开发过程必要包括数据库需求分析、数据库计划、数据库建立、数据输入等部分。
5） 数据分析与预测
使用合理的数据盘算框架实现数据分析，比方:Tensorflow/Pytorch、Hadoop、hive、Spark等；根据课题选择、比力各算法性能；构造出基于最佳算法的框架，编程实现并测试选取差异参数时对算法性能的影响；
6） 数据可视化分析
对模型建立、数据分析结果用差异可视化方式举行可视化分析。此部分可以增长对用户/会员管理功能。推荐采用B/S结构实现。
2.具体要求：
所开的系统能正常运行在所选的平台上，并实现相关模块的功能；
提供系统模块框架分析图、模块功能阐明图、系统平台计划图、各分模块实现框图，在计划文档中体现；
课题项目源码功能先容

独立开发计划系统的模块步调，依照软件工程开发周期举行，包括需求分析、总体方案制定、具体计划和功能规划、编程实现、调试等；
基于Python大数据技能举行网络爬虫的计划,框架使用Scrapy.
系统计划支持以下技能栈
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.python(flask/django)–pycharm/vscode
3.Nodejs+Vue.js -vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx/vscode
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以
在数据收罗和存储方面，国内研究者广泛使用Python举行数据网络和处理。比方，有研究通过Python的requests库举行数据爬取，并利用Python的强盛库和工具，如Pandas和Numpy，举行数据处理和分析，这些工具在数据分析领域得到了广泛应用，极大地提高了数据处理效率。别的，还有研究采用Python技能构建了考研数据分析系统，利用Flask框架和MySQL数据库举行数据管理，确保了数据的高效处理和存储。
在数据预处理和洗濯方面，国内的研究者留意对数据举行深入的处理和洗濯，以确保数据的准确性和可靠性。比方，有研究通过聚类分析、关联规则挖掘等方法对考研数据举行更深入的分析，从而提供更准确的报考建议和教学资源分配策略。别的，还有研究实利用用数据挖掘技能对考研数据举行更深入的分析，如聚类分析、关联规则挖掘等，这些技能在使用前必要对数据举行严格的预处理和洗濯。
爬虫核心代码展示

1. import scrapy
2. import pymysql
3. import pymssql
4. from ..items import xiangmuItem
5. import time
6. import re
7. import random
8. import platform
9. import json
10. import os
11. from urllib.parse import urlparse
12. import requests
13. import emoji
14. class xiangmuSpider(scrapy.Spider):
15.     name = 'xiangmuSpider'
16.     spiderUrl = 'https://url网址'
17.     start_urls = spiderUrl.split(";")
18.     protocol = ''
19.     hostname = ''
21.     def __init__(self, *args, **kwargs):
22.         super().__init__(*args, **kwargs)
25.     # 列表解析
26.     def parse(self, response):
27.         
28.         _url = urlparse(self.spiderUrl)
29.         self.protocol = _url.scheme
30.         self.hostname = _url.netloc
31.         plat = platform.system().lower()
32.         if plat == 'windows_bak':
33.             pass
34.         elif plat == 'linux' or plat == 'windows':
35.             connect = self.db_connect()
36.             cursor = connect.cursor()
37.             if self.table_exists(cursor, 'xiangmu') == 1:
38.                 cursor.close()
39.                 connect.close()
40.                 self.temp_data()
41.                 return
43.         list = response.css('ul.subject-list li.subject-item')
44.         
45.         for item in list:
47.             fields = xiangmuItem()
51.             fields["laiyuan"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first())
52.             if fields["laiyuan"].startswith('//'):
53.                 fields["laiyuan"] = self.protocol + ':' + fields["laiyuan"]
54.             elif fields["laiyuan"].startswith('/'):
55.                 fields["laiyuan"] = self.protocol + '://' + self.hostname + fields["laiyuan"]
56.             fields["fengmian"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg img::attr(src)').extract_first())
57.             fields["xiaoshuoming"] = self.remove_html(item.css('div.info h2 a::attr(title)').extract_first())
59.             detailUrlRule = item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first()
60.             if self.protocol in detailUrlRule:
61.                 pass
62.             elif detailUrlRule.startswith('//'):
63.                 detailUrlRule = self.protocol + ':' + detailUrlRule
64.             else:
65.                 detailUrlRule = self.protocol + '://' + self.hostname + detailUrlRule
66.                 fields["laiyuan"] = detailUrlRule
68.             yield scrapy.Request(url=detailUrlRule, meta={'fields': fields},  callback=self.detail_parse)
71.     # 详情解析
72.     def detail_parse(self, response):
73.         fields = response.meta['fields']
75.         try:
76.             if '(.*?)' in '''div#info span a::text''':
77.                 fields["zuozhe"] = re.findall(r'''div#info span a::text''', response.text, re.S)[0].strip()
78.             else:
79.                 if 'zuozhe' != 'xiangqing' and 'zuozhe' != 'detail' and 'zuozhe' != 'pinglun' and 'zuozhe' != 'zuofa':
80.                     fields["zuozhe"] = self.remove_html(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
81.                 else:
82.                     fields["zuozhe"] = emoji.demojize(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
83.         except:
84.             pass
85. # 去除多余html标签
86.     def remove_html(self, html):
87.         if html == None:
88.             return ''
89.         pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
90.         return pattern.sub('', html).strip()
92.     # 数据库连接
93.     def db_connect(self):
94.         type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
95.         host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
96.         port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
97.         user = self.settings.get('USER', 'root')
98.         password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')
100.         try:
101.             database = self.databaseName
102.         except:
103.             database = self.settings.get('DATABASE', '')
105.         if type == 'mysql':
106.             connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
107.         else:
108.             connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
110.         return connect
112.     # 断表是否存在
113.     def table_exists(self, cursor, table_name):
114.         cursor.execute("show tables;")
115.         tables = [cursor.fetchall()]
116.         table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
117.         table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]
119.         if table_name in table_list:
120.             return 1
121.         else:
122.             return 0

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论文书写大纲

绪论
1.系统分析
1.1需求分析
1.2所采用的技能关键
2系统总体计划
2.1总体功能
2.2处理流程计划
3系统具体计划
3.1概念结构计划
3.2数据库计划
3.3数据模块计划
4系统调试与测试
4.1测试环境简介
4.2测试目的
4.3测试方法
4,4步调测试
5结论
参考文献
致谢
源码获取/具体视频演示

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