【有源码】基于Hadoop+Spark的豆瓣电影数据分析与可视化系统-基于大数据的电影评分趋势分析与可视化系统

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

1 开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

随着互联网电影产业的蓬勃发展和影视文化消费的日益增长,豆瓣作为国内最具影响力的电影评价平台之一,积累了海量的电影信息和用户评价数据。然而,这些数据尚未得到充分挖掘和有效利用。本系统针对豆瓣平台10000余条电影数据,运用大数据技术进行深度分析和可视化展示,旨在揭示电影评分分布规律、类型发展趋势、地区产业格局以及用户参与特征等关键信息。系统的开发不仅能够为影视投资方提供市场决策依据、为制作方指明创作方向、为观众提供个性化观影推荐,还能够为学术研究提供数据支撑,推动电影产业的数字化转型和精准营销,具有重要的商业价值和学术意义。

本系统的研究内容主要涵盖技术实现和功能模块两个方面。
技术实现方面,系统采用分布式大数据架构进行开发，后端使用Python作为主要开发语言,结合Hadoop分布式文件系统存储约10543条电影数据,利用Spark大数据计算框架对海量数据进行分布式处理和分析,实现对包含13个字段的复杂数据结构的高效解析和清洗。数据预处理过程中,对info字段进行拆分提取年份、国家、类型、导演、演员信息,对tags字段进行分词处理,对评分、评分人数等数值型字段进行类型转换和标准化处理。处理后的数据存储于MySQL关系型数据库中,便于后续的查询和分析。前端采用Vue框架构建交互界面,集成Echarts可视化图表库实现数据的多维度动态展示,为用户提供直观的数据分析结果。
功能模块方面,系统设计了六大核心分析模块，电影评分分析模块通过评分分布统计、高分电影特征分析、评分与关注度关系分析等功能,揭示豆瓣电影整体质量分布规律。电影类型分析模块统计各类型电影数量分布、类型与评分关系以及类型组合特征,为市场投资提供参考。地区电影发展分析模块对比分析各地区电影产量和质量水平,深度剖析中国电影发展态势。时间维度分析模块追踪1937年至2024年跨越87年的电影发展历程,识别产业关键转折点。用户参与度分析模块基于评分人数和评论数据分析用户行为特征,识别热门电影和冷门佳作。综合质量评估模块构建多维度评分体系,实现电影价值的全面评估和智能推荐。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于hadoop大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统毕设源码 ！！！请点击这里查看功能演示！！！

3.2 核心页面

3.4 基础页面

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5 部分功能代码

def high_score_movie_analysis(self, df):"""高分电影特征分析分析评分≥8.0且评分人数≥10000的电影特征:param df: 输入DataFrame:return: 分析结果DataFrame"""# 筛选高分高关注度电影high_score_movies = df.filter((col("rating_float") >= 8.0) & (col("rating_count_int") >= 10000))# 按类型统计高分电影分布genre_stats = high_score_movies.groupBy("info_genre") \.agg(count("*").alias("movie_count"),round(avg("rating_float"), 2).alias("avg_rating"),sum("rating_count_int").alias("total_rating_count")) \.orderBy(col("movie_count").desc()) \.limit(20)  # 取前20个类型# 按国家统计高分电影分布country_stats = high_score_movies.groupBy("country_standard") \.agg(count("*").alias("movie_count"),round(avg("rating_float"), 2).alias("avg_rating")) \.orderBy(col("movie_count").desc()) \.limit(15)  # 取前15个国家# 按年代统计高分电影分布decade_stats = high_score_movies.withColumn("decade",concat(floor(col("year_int") / 10) * 10, lit("s"))).groupBy("decade") \.agg(count("*").alias("movie_count"),round(avg("rating_float"), 2).alias("avg_rating")) \.orderBy("decade")# 保存结果genre_stats.coalesce(1).write \.option("header", "true") \.option("encoding", "UTF-8") \.mode("overwrite") \.csv("output/high_score_genre_analysis.csv")country_stats.coalesce(1).write \.option("header", "true") \.option("encoding", "UTF-8") \.mode("overwrite") \.csv("output/high_score_country_analysis.csv")decade_stats.coalesce(1).write \.option("header", "true") \.option("encoding", "UTF-8") \.mode("overwrite") \.csv("output/high_score_decade_analysis.csv")print("高分电影特征分析完成")return genre_stats, country_stats, decade_statsdef genre_type_analysis(self, df):"""电影类型分布统计与分析:param df: 输入DataFrame:return: 分析结果DataFrame"""# 过滤有效数据df_valid = df.filter((col("info_genre") != "未知") & (col("rating_float") > 0))# 统计各类型电影数量和平均评分genre_stats = df_valid.groupBy("info_genre") \.agg(count("*").alias("movie_count"),round(avg("rating_float"), 2).alias("avg_rating"),round(avg("rating_count_int"), 2).alias("avg_rating_count"),max("rating_float").alias("max_rating"),min("rating_float").alias("min_rating")) \.orderBy(col("movie_count").desc())# 计算占比total_movies = df_valid.count()genre_stats = genre_stats.withColumn("percentage",round((col("movie_count") / lit(total_movies)) * 100, 2))# 保存结果genre_stats.coalesce(1).write \.option("header", "true") \.option("encoding", "UTF-8") \.mode("overwrite") \.csv("output/genre_type_analysis.csv")print("电影类型分析完成")return genre_stats

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