flask-movie Online movie project 项目地址: (测试账号:test 密码:123456) 管理员后台地址: (账号:chen 密码:123456) 1、简介: 在线微电影播放网站 flask+python3.6+mysql+pycharm 2、主要实现功能： admin后台模块: 1,标签(分类)管理 2,电影管理 3,预告管理(首页轮播预告图片) 4,会员(用户)管理 5,评论管理 6,收藏管理 7,日志管理(后台操作日志,用户登录日志,管理员登录日志) 8,权限管理 9,角色管理 10,管理员管理 home前台模块: 1,用户注册,登录 2,会员中心(资料编辑,修改密码,评论记录,登录日志,收藏电影) 3,电影轮播预告 4,电影名称搜索 5,电影筛选(分类,星级,上映时间,播放数量,评论数量) 6,电影播放,评论,收藏 3、项目目录结构： +--a

豆瓣用户每天都在对“看过”的电影进行“很差”到“力荐”的评价，豆瓣根据每部影片看过的人数以及该影片所得的评价等综合数据，通过算法分析产生豆瓣电影 Top 250。

自述文件 该项目基于Hadoop和Hive。 如果您尚未设置它们，请参考以下说明： ＆ 。 您可以从下载我们的测试数据。 README.txt具有有关其数据属性的非常详细的说明。 在wirteup中也有描述。 请将给定数据集中的::替换为 （这是一个标签）。 只要使其更容易处理即可。 请将目录更改为刚刚下载的数据文件。 对我来说是$cd ~/ml-1m 请启动hadoop，这是Hive运行的先决条件。 输入命令$hive -f extract.q 。 将出现目录“结果”。 它存储我们要使用的数据。 我们已经在源文件中提供了这样提取的数据，称为new_data.txt 。 在HDFS上创建文件夹，我们将数据放入文件夹： $ hadoop fs -makedir /hadoop 将数据放在HDFS上： $ hadoop -fs copyFromLocal /directory of

Bigdata-movie 本项目以电影数据为主题，以数据采集、处理、分析及数据可视化为项目流程，可实现百万级电影数据离线处理与计算。 项目详解：. 开发环境：IDEA+Pycharm+Python3+hadoop2.8+hive2.3.0+mysql5.7+sqoop+spark 1.数据采集(pachong.py)、预处理： 采集豆瓣电影top250电影信息，采集电影名称、电影简介、电影评分、其他信息、电影连接等字段，抓取电影票房总收入排名情况（取前20），删除冗余和空值字，利用Python的PyMysql库连接本地Mysql数据库并导入movies表，可以将数据保存到本地，从而进行数据可视化展示，也可将数据导入到大数据的Hive数仓工具中，用于大数据分析。 采集数据展示： 排序 影片名称 类型 总票房（万） 场均人次 上映日期 1 战狼2 动作 567928 38 2017/7/27

Easy Movie Texture Video Texture 3.77 在研究VR全景视频时候使用的一个适配iOS的全景播放的插件，有这个说明文档，更利于了解插件，以及应用扩展。插件需要在Assetstore 付费下载，有需要的朋友留言。

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