计算机毕业设计之基于hadoop大数据的航班分析系统
计算机毕业设计之基于hadoop大数据的航班分析系统
1 简介
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计算机毕业设计之基于hadoop大数据的航班分析系统。
2 设计概要
MapReduce 简介
MapReduce 核心思想
Hadoop MapReduce 是一个编程框架,它可以轻松地编写应用程序,以可靠的、容错的方式处理大量的数据(数千个节点)。
正如其名,MapReduce 的工作模式主要分为 Map 阶段和 Reduce 阶段。
一个 MapReduce 任务(Job)通常将输入的数据集分割成独立的块,这些块被 map 任务以完全并行的方式处理。框架对映射(map)的输出进行排序,然后将其输入到 reduce 任务中。通常,作业的输入和输出都存储在文件系统中。框架负责调度任务、监视任务并重新执行失败的任务。
在 Hadoop 集群中,计算节点一般和存储节点相同,即 MapReduce 框架和 Hadoop 分布式文件系统均运行在同一组节点上。这种配置允许框架有效地调度已经存在数据的节点上的作业,使得跨集群的带宽具有较高的聚合度,能够有效利用资源。
在收集的日志文件中,通常情况下,不能直接将日志文件进行数据分析,这是因为日志文件中有许多不合法的数据(比如日志数据在网络传输过程中发送数据丢失)。
在数据预处理阶段,主要目的就是对收集的原始数据进行清洗和筛选,因此使用MapReduce 技术就可以轻松实现。在实际开发中,数据预处理过程通常不会直接将不合法的数据直接删除,而是对每条数据添加标识字段,从而避免其他业务使用时丢失数据。 另外,此次数据预处理只是清洗和筛选不合法的数据信息,会读取每行日志文件数据并最终输出一条数据,不会进行其他操作,因此在使用MapReduce技术进行处理过程中,只会涉及 Map 阶段,不会涉及Reduce 阶段。在默认情况下,ReduceTask值为1,因此在主运行函数中,需要设置 Job.setNumReduceTasks(0)。
本系统基于java技术,使用UML建模,采用springboot框架组合进行设计,Mysql数据库存储数据,hadoop进行数据分析,航班推荐。
本系统的功能主要包括本系统的功能主要包括:
- 航班数据hadoop分析,推荐
- 机场管理
- 航线管理
- 航班管理
- 分析数据可视化展示
3 系统关键技术
使用hadoop,springboot,vue,mysql, mybaties, typescript, html ,css, js 等进行开发
4 开发工具
开发工具主要有:idea、jdk1.8、maven、mysql5.7、Navicat,vm等。
5 代码展示
@RequestMapping("/strategy")
@RestController
@Scope("prototype")
public class StrategyController {
@Autowired
private StrategyService strategyService;
@Value("${web.upload-path}")
private String path;
@RequestMapping("/findPage")
public ObjDat<Strategy> findPage(Strategy strategy, @RequestParam(value="page", defaultValue="1") int page, @RequestParam(value="limit", defaultValue="10") int limit){
return strategyService.findPage(strategy,page-1,limit);
}
@RequestMapping("/edit")
public JsonResult edit(HttpServletRequest request, Strategy strategy) throws IOException {
User user=(User)request.getSession().getAttribute("user");
if(user==null){
return JsonResult.error("请登录");
}
String str=strategyService.edit(request,strategy);
if(str.equals("成功")){
return JsonResult.success("操作成功");
}else{
return JsonResult.error("操作失败");
}
}
6 系统功能描述
项目功能演示





7 最后
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