系统介绍：
随着我国经济的高速发展与人们生活程度的日益提高，人们对生活质量的寻求也多种多样。尤其在人们生活节奏不断加快的当下，人们更趋向于足不出户解决生活上的题目，基于Hadoop的豆瓣影戏数据分析与可视化系统计划与实现展现了其发达生命力和广阔的前景。与此同时，为解决用户需求，豆瓣影戏数据分析与可视化发展愈发多元化与网络化，与电子信息技能相结合。基于Hadoop的豆瓣影戏数据分析与可视化系统计划与实现应运而生。
该系统利用Java语言、MySQL数据库，springboot框架，结合目前盛行的 B/S架构，将基于Hadoop的豆瓣影戏数据分析与可视化系统的各个方面都会合到数据库中，以便于用户的需要。该系统在确保系统稳固的前提下，可以或许实现多功能模块的计划和应用。该系统由管理员功能模块组成。不同角色的准入制度是有严格区别的。各功能模块的计划也便于以后的系统升级和维护。该系统采用了软件组件化、精化体系结构、分离逻辑和数据等方法。
系统功能：
系统ER图：
管理员登录界面
管理员登录，通过登录页面填写用户名和暗码等信息，进行登录操作
管理员背景界面
管理员登录进入基于Hadoop的豆瓣影戏数据分析与可视化系统计划与实现可以查看系统首页、影戏信息管理、系统管理、我的信息等功能进行详细操作
影戏信息管理界面图
影戏信息管理信息功能在视图层（view层)进行交互，比如点击“查询”按钮或填写影戏信息表单。这些影戏信息动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层(control1er层)。控制器汲取到这些请求后，调用服务层(service层)以实行相干的业务逻辑，例如验证输入数据的有用性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后，进一步与数据访问对象层（DAO层)交互，后者负责详细的数据操作如查询、爬取数据、生成数据或删除影戏信息，并将操作结果返回给控制器。终极，控制器根据这些结果更新视图层，以便影戏信息功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。在影戏信息页面的输入栏中输入影戏名称、泉源、评分、导演、编剧、主演、类型、语言、上映日期、片长、封面进行详情，可以查看到影戏详细信息，并根据需要进行更改或者移除等操作
豆瓣影戏数据可视化界面图
在基于Hadoop的豆瓣影戏数据分析与可视化系统计划与实现的生命周期中，颠末了系统分析、系统计划等阶段之后，便开始了系统实施阶段。系统的实现主要对背景管理员功能的实现，通过实现的过程对代码和逻辑进行相应的修改和完善。该模块也是直接面临使用者的，不仅功能要齐备，而且要做到页面美观。
点击豆瓣影戏数据分析与可视化系统可视化页面可以查看全部数据等信息进行相应的操作
数据库语句部分截图
| 字段名称
| 类型
| 长度
| 字段阐明
| 主键
| 默认值
| | id
| bigint
|
| 主键
|
| 0
| | addtime
| timestamp
|
| 创建时间
|
|
| | laiyuan
| longtext
| 4294967295
| 泉源
|
|
| | fengmian
| longtext
| 4294967295
| 封面
|
|
| | dymc
| varchar
| 200
| 影戏名称
|
|
| | pingfen
| varchar
| 200
| 评分
|
|
| | daoyan
| varchar
| 200
| 导演
|
|
| | bianju
| varchar
| 200
| 编剧
|
|
| | zhuyan
| varchar
| 200
| 主演
|
|
| | leixing
| varchar
| 200
| 类型
|
|
| | yuyan
| varchar
| 200
| 语言
|
|
| | syrq
| varchar
| 200
| 上映日期
|
|
| | pianchang
| varchar
| 200
| 片长
|
|
| | detail
| longtext
| 4294967295
| 剧情介绍
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|
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部分代码截图
结 论
基于Hadoop的豆瓣影戏数据分析与可视化系统计划与实现在颠末系统的开发后，已经乐成完成搭建。在搭建过程中，最开始的工作是从查阅相干资料开始的，通过在互联网的基于Hadoop的豆瓣影戏数据分析与可视化系统计划与实现资料查询和阅读，对整个豆瓣影戏数据分析与可视化系统的计划与实现有了整体的概念了解，然后对本豆瓣影戏数据分析与可视化系统的计划与实现进行分析计划，本次基于Hadoop的豆瓣影戏数据分析与可视化系统计划与实现的诉求是实现用户的基本需求，所以在计划时，整个系统功能模块十分轻巧，系统为管理员结构模块。在系统详细实现过程中，先把系统数据库搭建，然后进行功能模块的代码编译，末了将全部模块进行整合，形成完备的豆瓣影戏数据分析与可视化系统的计划与实现。末了对系统进行了测试，测试结果符合预期。
系统仍然存在很多不足，各环节的流程没有做到非常精密的接洽，逻辑上尚有毛病。从这些题目中汲取经验教训积累名贵。
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