Advertisement

基于SpringBoot、Hive JDBC和ECharts的大数据可视化与分析源码及项目指南.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本资源提供一个结合Spring Boot框架、Hive JDBC及ECharts技术实现大数据可视化与分析的应用源代码和项目指导,适用于开发者快速上手。 基于SpringBoot+hiveJDBC+echarts的数据大屏可视化及大数据分析项目介绍:该项目利用Hadoop技术能够快速生成数据分析结果,并对6万条美妆销售数据进行深入分析,将原始数据转化为有价值的信息。在Centos7操作系统中搭建了Hadoop和Hive环境,通过SpringBoot整合HiveJdbc实现远程连接到HiveServer2,结合Java语言与HiveSQL查询存储于Hadoop中的电商交易记录,并生成JSON格式的数据文件供前端展示使用。 项目具体技术栈包括: - Java: 版本1.8 - Hive: 3.1版本 - Hadoop: 3.2.0版本 该项目的主要功能为通过大数据分析,提供每日订单量趋势、前十销售品牌以及不同地区消费者的美容消费偏好等有价值的数据信息。适用于计算机相关专业的毕业设计学生及需要实战经验的大数据可视化和Java学习者使用。 项目内容包括: - 完整的源代码 - 详细的项目说明文档 该资源可以作为独立完成的毕设或课程设计使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • SpringBootHive JDBCECharts.zip
    优质
    本资源提供一个结合Spring Boot框架、Hive JDBC及ECharts技术实现大数据可视化与分析的应用源代码和项目指导,适用于开发者快速上手。 基于SpringBoot+hiveJDBC+echarts的数据大屏可视化及大数据分析项目介绍:该项目利用Hadoop技术能够快速生成数据分析结果,并对6万条美妆销售数据进行深入分析,将原始数据转化为有价值的信息。在Centos7操作系统中搭建了Hadoop和Hive环境,通过SpringBoot整合HiveJdbc实现远程连接到HiveServer2,结合Java语言与HiveSQL查询存储于Hadoop中的电商交易记录,并生成JSON格式的数据文件供前端展示使用。 项目具体技术栈包括: - Java: 版本1.8 - Hive: 3.1版本 - Hadoop: 3.2.0版本 该项目的主要功能为通过大数据分析,提供每日订单量趋势、前十销售品牌以及不同地区消费者的美容消费偏好等有价值的数据信息。适用于计算机相关专业的毕业设计学生及需要实战经验的大数据可视化和Java学习者使用。 项目内容包括: - 完整的源代码 - 详细的项目说明文档 该资源可以作为独立完成的毕设或课程设计使用。
  • DjangoEchartsPython招聘(期末).zip
    优质
    本项目为一个利用Python Django框架与ECharts图表库实现的数据分析及可视化应用,旨在展示招聘数据的统计结果。该项目适用于学术研究和个人学习,帮助理解前端数据展示与后端数据处理的结合方式。 《Django+Python+Echarts对招聘数据进行可视化分析源码》是一个期末大作业项目源码,已获得96分的高分评价,适用于毕业设计、课程设计等场合。下载后简单部署即可使用。该代码集成了Django框架和ECharts库,用于处理并展示从招聘网站获取的数据,帮助用户通过图表直观地分析就业市场的趋势与特点。
  • DjangoPython结合Echarts招聘.zip
    优质
    这是一个使用Python的Web框架Django开发,并结合了Echarts图表库进行数据可视化的招聘数据分析项目。项目以源代码形式提供,方便用户直接运行与二次开发。 基于Django+Python+Echarts的招聘数据可视化分析项目源码已获导师指导并通过了97分的成绩。此项目适用于课程设计和期末大作业,下载后可直接使用无需任何修改,并且确保可以正常运行。该项目完整地实现了从数据收集到可视化的全过程,是一个非常实用的学习资源。
  • Hadoop Hive健身馆平台库文件.zip
    优质
    本资料包包含一个利用Hadoop和Hive技术构建的健身馆数据分析与可视化平台的完整源代码及数据库文件。旨在通过大数据处理提升健身行业运营效率,助力个性化训练方案制定。 基于Hadoop Hive健身馆可视化分析平台项目源码+数据库文件.zip的启动方式及环境配置如下: 1. 环境准备:确保已安装并正确配置了Hadoop和Hive2元数据库。 2. 数据库初始化: - 导入SQL脚本,具体操作请参考提供的文档或说明。 3. Hive SQL脚本导入:将所需的hive sql 脚本段落件导入到对应的表中。这一步骤的具体操作也请参照项目内附带的指南进行。 4. 配置修改: - 修改application.yml 文件中的配置项,确保与所使用的环境相匹配。 5. 启动主程序:使用HadoopApplication启动整个应用程序。 以上步骤为基于提供的源码包正常运行项目的指导说明。
  • SpringBoot+ECharts新闻平台
    优质
    本项目为一个利用Spring Boot和ECharts技术构建的新闻数据可视化分析平台,提供了丰富的图表展示功能以及详细的源代码与数据库设计。 这是一个基于Spring Boot和ECharts构建的新闻可视化分析平台的源码项目,包含了完整的数据库支持。在本段落中,我们将深入探讨这个项目的相关知识点,包括Spring Boot、ECharts以及数据库的应用。 **Spring Boot** Spring Boot是Spring框架的一个扩展版本,旨在简化Java应用的初始设置与常规配置工作。它提供了一个“开箱即用”的体验,能快速开发出独立且生产级别的基于Spring的应用程序。其核心特性如下: 1. **自动配置**: 通过`@EnableAutoConfiguration`注解,Spring Boot能够根据类路径中的依赖来启用相应的服务。 2. **起步依赖**:借助于“启动器”(Starter POMs),开发者可以快速添加所需的库和框架支持。例如使用`spring-boot-starter-web`进行Web开发。 3. **内嵌式web服务器**: 如Tomcat或Jetty,允许无需额外配置即可运行Web应用。 4. **命令行界面**:提供可执行的JAR文件,可以直接通过Java应用程序来启动服务。 5. **健康检查与Actuator端点**:提供了监控和管理程序状态的功能。 **ECharts** ECharts是由百度开发并开源的一款基于JavaScript的数据可视化库。它适用于Web前端展示数据,并具有以下特点: 1. **丰富的图表类型**: 支持折线图、柱状图、饼图等多种图形,满足各种数据可视化的需要。 2. **高度交互性**:用户可以通过鼠标或触摸设备与图表进行互动操作,例如缩放和平移等动作。 3. **响应式设计**:能够自动适应不同尺寸的屏幕和多种现代浏览器环境。 4. **强大的定制能力**: 几乎每个细节都可以根据需求自定义设置,包括颜色、样式及动画效果等方面。 5. **易于使用**:提供了清晰易懂的API文档以及示例代码帮助开发者快速上手。 **数据库** 在该项目中,数据库主要负责存储新闻数据。Spring Boot支持多种类型的数据库连接方式,例如MySQL或PostgreSQL等关系型数据库系统。利用JPA(Java Persistence API)或者MyBatis这样的持久层框架可以方便地操作这些外部资源库进行CRUD操作: 1. **Repository接口**:定义了基本的增删改查功能,并由Spring Data JPA自动实现。 2. **Query方法**: 通过命名规则自动生成SQL查询语句,支持复杂条件和分页处理等功能。 3. **事务管理**:内置声明式事务控制机制简化开发中的事务管理工作。 在项目配置文件中(如`application.properties`或`application.yml`),会包含数据库连接的相关信息。实体类与数据库表一一对应,并通过JPA注解定义,例如使用`@Entity`, `@Table`, `@Id`等来描述模型结构和约束条件。 此平台结合了Spring Boot的便捷开发特性、ECharts的数据可视化能力以及强大的数据存储功能,构建了一个用于新闻分析的Web应用。开发者可以通过该项目学习到如何整合这些技术栈,实现一个完整且高效的数据驱动型可视化系统。
  • FlaskECharts中国疫情.zip
    优质
    本项目采用Python Flask框架搭建后端服务,并结合ECharts进行前端数据可视化展示,旨在呈现中国疫情发展的实时动态及趋势分析。 该项目采用Flask框架与ECharts库来实现中国疫情数据的大屏可视化应用。Flask是一个轻量级的Python Web开发工具,它支持开发者快速搭建Web服务;而ECharts则是百度研发的一款功能强大的JavaScript图表库,能够创建交互式的数据展示。 在项目实施过程中,首先需要掌握Flask的基本概念和工作流程。通过使用路由装饰器来定义URL与视图函数之间的关联,并利用模板引擎渲染HTML页面。在这个基于flask和echarts的中国疫情数据大屏可视化应用中,Flask负责处理HTTP请求、获取疫情信息以及对接ECharts的数据接口。 ECharts作为一款图形绘制工具,能够生成柱状图、折线图及饼图等多种图表类型,并支持动态更新和丰富的用户交互功能。项目里会用到它来展现中国各地区的疫情数据,如累计确诊数、治愈人数与死亡病例等。学习如何配置ECharts参数(例如设定图表样式、定义数据源以及调整轴标签等),并实现动态加载及刷新数据是关键步骤之一。 该项目的数据来源可能是公开的COVID-19疫情API接口,这些接口提供实时或历史性的疫情统计数据。开发者需要编写代码来从API获取信息,并将其转换为ECharts可以解析的形式。掌握如何处理和解析JSON格式的数据以及进行网络请求(如使用Python的requests库)是项目的重要组成部分。 在文件名Covid-19Visualization-main中,main可能指的是项目的主目录或主要代码文件。该目录下通常包含以下内容: - `app.py`:Flask应用的主要入口。 - `templates`:存放HTML模板的位置,其中包含了ECharts的容器和与Flask进行交互的JavaScript脚本。 - `static`:存储静态资源(如CSS样式表、JavaScript库文件以及其它辅助材料)的地方。 - `data`:可能包含预处理过的疫情数据或从API获取的数据集。 实际操作中需要安装并配置所有依赖项,运行`app.py`启动服务,并通过浏览器访问指定的URL来查看和互动可视化结果。此外,根据项目的具体需求还可能需要用到一些前端开发技术(如HTML、CSS和JavaScript)以更好地理解和调整模板及ECharts设置。 这个项目集成了后端开发(使用Flask)、前端数据展示(利用ECharts)以及数据获取与处理的功能,是一个综合性很强的实战案例。它有助于提升Web应用开发能力和数据分析可视化技巧,并且通过深入学习和实践可以掌握构建类似的大屏系统的方法,不仅限于疫情信息也可以应用于其他需要展现大量数据的应用场景中。
  • DjangoEchartsPython招聘.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python Django框架与ECharts图表库进行招聘数据收集、分析及可视化的完整解决方案。包含源代码,方便用户快速搭建个人项目。 Django+Python+Echarts对招聘数据进行可视化分析源码.zip 代码完整且可以下载使用,并确保能够运行。此文件包含了所有必要的代码以实现用Django、Python和Echarts来进行招聘数据分析的可视化功能,保证其可用性和完整性。
  • Hadoop疫情(高作业).zip
    优质
    本项目为基于Hadoop平台进行疫情数据处理及可视化的高质量学术成果。代码内含详尽的数据分析模块和美观实用的视觉呈现工具,适用于研究和教学场景。 《基于Hadoop的疫情分析可视化项目源码》(95分以上大作业项目).zip 文件适用于期末大作业及课程设计使用。该项目是纯手打完成,并且质量高,代码完整无缺,可供下载并实际操作。即使是编程新手也能轻松上手实践。
  • Java岗位作业-SpringBoot、JPA、PythonVue2
    优质
    本项目为Java岗位的专业数据分析作业,运用Spring Boot框架及JPA进行后端开发,并结合Python的数据处理能力与Vue2前端技术实现大数据的高效可视化展示。 基于SpringBoot、Vue、MapReduce、JDK8、JPA和Python的大数据期末大作业项目旨在通过爬虫代码获取Java岗位相关数据,并利用MapReduce进行高效的数据处理与分析,最终将结果展示在一个大数据屏上。后端采用SpringBoot集成JPA技术撰写接口,提供快速启动部署能力;前端则使用Vue2脚手架结合Echarts和Axios来呈现数据分析大屏。项目还包含方案设计图、Word报告以及SQL文件等文档资料。 其中,方案设计图清晰地展示了项目的整体架构与流程;Word报告深入介绍了项目的背景信息、需求分析、设计方案及实现过程;而SQL文件则包含了数据库的结构定义及其初始化数据,便于后续部署和使用。通过该项目中的Java岗位数据分析大屏,用户能够更好地了解当前市场上的就业情况和发展趋势,为求职者和招聘方提供有价值的参考与决策依据。
  • ECharts屏案例
    优质
    本篇文章深入剖析了ECharts在构建复杂数据可视化大屏中的应用实践,详细解读其核心源码与技术细节。 基于ECharts数据可视化大屏案例源码的文章提供了丰富的示例和教程,帮助开发者理解和实现复杂的数据展示界面。这些资源涵盖了从基础配置到高级动画效果的各个方面,非常适合需要创建交互性强、视觉效果出色的大屏幕应用的开发人员使用。通过学习这些实例,读者可以掌握如何利用ECharts库来设计并优化数据可视化项目,从而提升应用程序的信息传达效率和用户体验。