构建网站需要什么意思金华哪里有做网站的公司4000-262-

构建网站需要什么意思,金华哪里有做网站的公司4000-262-,太原企业建站程序,wordpress1.4博主介绍#xff1a;✌全网粉丝50W#xff0c;前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室#xff0c;专注于计算机相关专业项目实战6年之久#xff0c;累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力#xff0c;已帮助成千上万的学生顺利毕业#xff0c;…博主介绍✌全网粉丝50W前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室专注于计算机相关专业项目实战6年之久累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力已帮助成千上万的学生顺利毕业选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机大数据专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python语言、Django框架、MySQL数据库、深度学习TensorFlow的Keras构建 LSTM 模型、 LSTM 预测算法模型、Echarts可视化、selenium爬虫技术、大众点评数据大数据技术Hadoop、Spark、Hive2、项目界面1首页–数据概况2美食类型分析3美食价格分析4美食评价分析5美食地区分析6美食词云图分析7美食数据中心8评价预测----- LSTM 预测算法模型9注册登录10数据采集3、项目说明项目功能模块介绍1.首页——数据概况展示整体数据的概览例如数据总量、数据更新时间等。可能会用图表展示关键指标比如不同美食类型的数量分布、热门地区等。2.美食类型分析分析不同美食类型的分布情况。可能会展示各种美食类型的占比以及不同地区美食类型的偏好差异。3.美食价格分析分析美食价格的分布情况例如不同价格区间的餐厅数量。可能会展示价格与评分、人气等因素的相关性。4.美食评价分析分析用户对美食的评价包括好评率、差评率等。可能会展示评价的分布情况以及不同美食类型或地区的评价差异。5.美食地区分析分析不同地区美食的分布情况。可能会展示热门美食地区、不同地区的美食偏好等。6.美食词云图分析通过词云图展示用户评价中的高频词汇。可以直观地看出用户对美食的常见评价词汇例如“好吃”“服务好”“环境差”等。7.美食数据中心提供一个数据管理界面用户可以查看、筛选、导出数据。可能会展示数据的详细信息例如餐厅名称、地址、评分、价格等。8.评价预测——LSTM预测算法模型使用LSTM模型对美食评价进行预测。用户可以输入相关参数如餐厅信息、历史评价等模型会预测未来的评价趋势。9.注册登录提供用户注册和登录功能。用户可以注册账号登录后可以访问更多功能例如数据收藏、评价预测等。10.数据采集介绍数据采集的流程和方法。可能会使用Selenium爬虫技术从大众点评等平台采集数据并存储到MySQL数据库中。数据采集后可能会经过清洗、预处理等步骤再用于分析或模型训练。4、核心代码#coding:utf8#导包frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportmonotonically_increasing_idfrompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,IntegerType,StringType,FloatTypefrompyspark.sql.functionsimportcount,mean,col,sum,when,max,min,avgfrompyspark.sqlimportfunctionsasFif__name____main__:#构建sparkSparkSession.builder.appName(sparkSQL).master(local[*]).\ config(spark.sql.shuffle.partitions,2).\ config(spark.sql.warehouse.dir,hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse).\ config(hive.metastore.uris,thrift://node1:9083).\ enableHiveSupport().\ getOrCreate()scspark.sparkContext#读取fooddataspark.read.table(fooddata)#需求一 价格TOP10评分top_ten_pricefooddata.orderBy(fooddata.avgPrice.desc()).limit(10)result1top_ten_price.select(title,start,avgPrice)dfresult1.toPandas()# print(df)# sqlresult1.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,maxPriceTop).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result1.write.mode(overwrite).saveAsTable(maxPriceTop,parquet)spark.sql(select * from maxPriceTop).show()#需求二 totalTyperesult2fooddata.groupby(totalType).count()# sqlresult2.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,typeCount).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result2.write.mode(overwrite).saveAsTable(typeCount,parquet)spark.sql(select * from typeCount).show()#需求三 城市均价reuslt3fooddata.groupby(city).agg(F.avg(avgPrice).alias(averagePrice))# sqlreuslt3.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,cityAvg).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt3.write.mode(overwrite).saveAsTable(cityAvg,parquet)spark.sql(select * from cityAvg).show()#类型分析result4fooddata.groupby(totalType).agg(avg(totalComment).alias(commentAvg))# sqlresult4.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,typeComment).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result4.write.mode(overwrite).saveAsTable(typeComment,parquet)spark.sql(select * from typeComment).show()#需求五result5fooddata.groupby(totalType).agg(avg(tasterate).alias(avgTasterate),avg(envsrate).alias(avgEnvsrate),avg(serverate).alias(avgServerate),)# sqlresult5.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,typeRate).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result5.write.mode(overwrite).saveAsTable(typeRate,parquet)spark.sql(select * from typeRate).show()#需求6 精确类型result6fooddata.groupby(type).count()# sqlresult6.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,specificType).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result6.write.mode(overwrite).saveAsTable(specificType,parquet)spark.sql(select * from specificType).show()#需求七 价格分析reuslt7fooddata.groupby(city).agg(max(avgPrice).alias(maxAvgPrice))# sqlreuslt7.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,maxPriceCity).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt7.write.mode(overwrite).saveAsTable(maxPriceCity,parquet)spark.sql(select * from maxPriceCity).show()#需求八 价格分类fooddata_with_categoryfooddata.withColumn(prcieCategory,when(col(avgPrice).between(0,15),0-15元).when(col(avgPrice).between(15,50),15-50元).when(col(avgPrice).between(50,100),50-100元).when(col(avgPrice).between(100,200),100-200元).when(col(avgPrice).between(200,500),200-500元).otherwise(500以上))reuslt8fooddata_with_category.groupby(prcieCategory).count()# sqlreuslt8.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,categoryPrice).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt8.write.mode(overwrite).saveAsTable(categoryPrice,parquet)spark.sql(select * from categoryPrice).show()# 类型均价reuslt9fooddata.groupby(totalType).agg(avg(avgPrice).alias(allAvgPrice))# sqlreuslt9.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,typePrice).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt9.write.mode(overwrite).saveAsTable(typePrice,parquet)spark.sql(select * from typePrice).show()#需求十 星级分布result10fooddata.groupby(start).count()# sqlresult10.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,startCount).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result10.write.mode(overwrite).saveAsTable(startCount,parquet)spark.sql(select * from startCount).show()#需求十一fooddata_with_mixratefooddata.withColumn(mixrate,col(tasterate)col(envsrate)col(serverate))reuslt11fooddata_with_mixrate.groupby(city).agg(avg(mixrate).alias(avgMixrate))# sqlreuslt11.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mixrateAvg).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt11.write.mode(overwrite).saveAsTable(mixrateAvg,parquet)spark.sql(select * from mixrateAvg).show()# 价格最大最小result12fooddata.groupby(city).agg(max(avgPrice).alias(maxAvfPrice),avg(avgPrice).alias(avgAvfPrice),min(avgPrice).alias(minAvfPrice),)# sqlresult12.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mamCity).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result12.write.mode(overwrite).saveAsTable(mamCity,parquet)spark.sql(select * from mamCity).show()#需求十三total_comments_dffooddata.groupby(address).agg(sum(totalComment).alias(sumTotalComment))reuslt13total_comments_df.orderBy(col(sumTotalComment).desc()).limit(10)# sqlreuslt13.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,hotAddress).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt13.write.mode(overwrite).saveAsTable(hotAddress,parquet)spark.sql(select * from hotAddress).show()✌感兴趣的可以先收藏起来点赞关注不迷路想学习更多项目可以查看主页大家在毕设选题项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望可以帮助同学们顺利毕业✌5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的拉到文章底部即可看到个人联系方式。点赞、收藏、关注不迷路下方查看获取联系方式