1、主要是使用django进行反爬虫处理； 2、文件较大，含有2021年1月份爬取的几百万条数据，详见db文件； 3、如需咨询可发邮至：darkfire3@163.com

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本实验涉及数据预处理、存储、查询和可视化分析等数据处理全流程所涉及的各种典型操作，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Hive、Sqoop、Eclipse、ECharts、Spark等系统和软件的安装和使用方法。淘宝购物行为数据集共有5000万条记录，本实验选取的数据集为：第4350万-4500万行，共150万条数据。 首先，实验将本地数据集上传到数据仓库Hive，然后在Hive数据仓库下进行数据分析，接着本实验将数据从Hive导入到MySQL，利用Spark预测回头客行为，最后本实验利用ECharts在eclipse IDE 下进行数据可视化分析，得出了所有买家各消费行为对比、男女买家交易对比、男女买家各个年龄段的交易对比、商品类别交易额对比、各省份的销量对比，这些数据分析结果将有助于淘宝在下一阶段计划制定提供参考。 大学大数据应用，淘宝双11数据；数据分析；Spark；可视化分析，含论文

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每天都有着大量的用户关注各类新闻，特别是随着各种网络通信技术的发展，网络应用的普及使得每时每刻都有着大量的人们通过网络进行各类新闻的搜索，产生海量的日志数据。过去使用单机的方式通过 MySQL数据库对这些数据进行存储，但是积累下来的用户日志数据量达到了一定的级别，当一台电脑无法存储这么庞大的数据时，就产生了海量数据的存储问题。如果使用网络文件系统对数据进行分开存储，那么就无法对大量的实时和离线数据进行分析处理，处理结果也无法以一种更加直观的方式进行展示。 为了解决海量新闻日志数据的存储问题，在新闻业务中得到实时的用户搜索内容的排行并进行可视化显示，得到公众关注的重点，从而达到针对用户关注的重点进行推送、广告的投放、及时消除不良的用户等目的。本文在对以上需求进行调研后，通过Flume日志收集系统对各个服务器中的日志文件进行读取合并，并将数据划分成离线流数据和实时流数据两条路线。离线数据通过Hadoop集群处理、存储，通过Hive完成离线数据处理和分析，并最终通过Hue实现对用户的可视化展示。实时流数据通过Kafka消息队列临时存储，并通过Spark流处理，最终将结果存放在 MySQL数据库中，通过Java程序获取，最终通过Echarts插件在前端对实时数据进行展示。 本文讲述了系统研究的背景、目的和意义。对系统所使用到的相关技术的原理进行了介绍；对系统进行了总体的需求分析并且按照系统实现的功能划分了相关模块；在进行了需求分析后，对系统进行了具体的硬件平台构建以及各个功能模块设计实现，最终完成对用户搜索日志数据的结构化处理和可视化展示。 最后对课题工作进行了总结，并分析了未来系统中可改进的地方。

Python数据分析实战项目-共享单车有效的解决了“走路累，公交挤，开车堵，打车贵”的苦恼。一夜之间，北上广深、甚至部分二线城市，共享单车大街小巷随处可见。

安居客网址结合大数据分析房价可视化分析，分别利用python爬虫爬取安居客的某个省的各个地区的二手房房价的最大、最少、平均、中位数、进行可视化分析展示。