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。
为了分析电影产业的发展趋势，本次实验需要对这些信息做统计分析。
注意：豆瓣网站的数据形式为文本文件（必须将导入到hive中做处理）。也可以为CSV文件，例如下图：
针对本次实验，我们需要用到Hadoop集群作为模拟大数据的分析软件，集群环境必须要包括，hdfs，hbase，hive，flume，sqoop等插件，最后结合分析出来的数据进行可视化展示，需要用到Python（爬取数据集，可视化展示）或者echarts等可视化工具。
2022-06-17 09:10:53
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Android 新浪、腾讯、人人、豆瓣、Facebook、Twitte.zip
2022-06-16 18:05:52
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数据集包括313部排名靠前电影的豆瓣评分，豆瓣评分人数，短评数量，影评数量，IMDb评分，IMDB评分人数还有部分实际票房。Excel格式。
2022-06-11 21:42:42
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大学项目作业，微信小程序，仿豆瓣电影。实现电影推荐，电影搜索，电影Top250排名，用户电影收藏，电影详情等功能。截止发布，接口都可正常运行。
2022-06-11 20:04:48
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