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项目名
基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统
技术栈
Hadoop+Hive+Spark+Python+Django

一、基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-环境介绍

1.1 基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-运行环境

开发语言：Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端：Hadoop+Hive+Spark+Python+Django
前端：Vue
工具：Pycharm

二、基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-系统介绍

2.1 基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-项目介绍参考

本项目基于Python构建“国内旅游景点游客大数据洞察系统”，以携程、美团、微博及运营商脱敏信令等多源数据集为底座，实现从原始日志到可视化决策的完整闭环。系统首先利用Pandas+PySpark 对 TB 级数据进行去重、缺失值插补、异常轨迹清洗及经纬度纠偏，保证数据质量；随后通过 Hive on Hadoop 完成分层建模，按“省-市-景区-POI”四级维度聚合游客量、停留时长、消费层级及情感得分。MapReduce 作业进一步提取节假日峰值、客源地 Top10、性别-年龄画像等关键指标，结果以 ORC 格式回传本地。
前端采用 Vue3+ECharts，将分析结果渲染为动态热力图、玫瑰图与迁徙桑基图，支持按日期、天气、门票价格多条件联动筛选。系统已在某省文旅厅试运行，单集群日处理 8 亿条记录，查询响应<1.2 秒，帮助管理部门提前 3 天预测客流高峰并调优接驳车班次，游客拥堵投诉下降 27%。

三、基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-系统展示

3.1 基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-部分功能图文展示

四、基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-代码展示

# -*- coding: utf-8 -*-
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, avg, count, date_format, isnan, isnull
import pandas as pd

# 1. 创建 Spark 会话，开启 Hive 支持
spark = SparkSession.builder \
        .appName("TourismDataInsight") \
        .enableHiveSupport() \
        .config("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true") \
        .getOrCreate()

# 2. 读取 HDFS 原始日志（CSV 或 ORC）
hdfs_path = "hdfs://namenode:9000/raw/tourism/2025*.csv"
df = spark.read.option("header", "true") \
               .option("inferSchema", "true") \
               .csv(hdfs_path) \
               .select("user_id", "scenic_id", "city", "visit_time",
                       "stay_min", "age", "gender", "lng", "lat", "spend")

# 3. 数据清洗：去重+异常处理
df = df.dropDuplicates(["user_id", "scenic_id", "visit_time"]) \
       .filter(~isnull(col("scenic_id"))) \
       .filter((col("stay_min") > 0) & (col("stay_min") < 1440)) \
       .filter((col("lng") >= 73) & (col("lng") <= 136)) \
       .filter((col("lat") >= 18) & (col("lat") <= 54))

# 4. 计算核心指标：日游客量、停留时长、人均消费
daily = df.withColumn("visit_date", date_format("visit_time", "yyyy-MM-dd")) \
          .groupBy("scenic_id", "city", "visit_date") \
          .agg(count("user_id").alias("visitor_cnt"),
               avg("stay_min").alias("avg_stay_min"),
               avg("spend").alias("avg_spend"))

# 5. 结果写回 Hive ODS 层
daily.write.mode("overwrite").format("orc").saveAsTable("tourism.ods_daily_stats")

# 6. 抽样到本地 MySQL 供前端快速查询
mysql_conf = {
    "url": "jdbc:mysql://mysql:3306/tourism",
    "driver": "com.mysql.cj.jdbc.Driver",
    "dbtable": "daily_stats",
    "user": "tourism",
    "password": "tourism123"
}
daily.limit(10000).write.format("jdbc").options(**mysql_conf).mode("append").save()

# 7. 关闭 Spark 会话
spark.stop()

五、基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-结束语

至此，基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统已完整落地。从多源日志的爬取汇聚，到PySpark的清洗建模，再到Hadoop集群的并行计算与前端ECharts的可视化呈现，我们打通了“采、存、算、用”全链路。系统不仅沉淀了高质量的游客画像与景区运营指标，也为文旅管理部门提供了实时预警与决策依据。未来，我们将持续接入天气、交通、舆情等外部数据，结合深度学习模型进一步提升预测精度，让每一次出行更从容，每一个景点更智慧。

六、XX-获取源码

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