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流程: 1.DrissionPage自动化爬虫框架采集天猫订单数据约1万亿条存入mysql数据库、.csv文件作为数据集(或使用开源数据集10TB大小); 2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗,生成最终的.csv文件并上传到hdfs(含nlp情感分析); 3.使用hive数仓技术建表建库,导入.csv数据集; 4.离线分析采用hive_sql完成,实时分析利用Spark之Scala完成; 5.统计指标使用sqoop导入mysql数据库; 6.使用flask+echarts进行可视化大屏幕炫酷展示; 创新点/特色: 1.全新DrissionPage爬虫框架,性能强悍碾压selenium/requests等常见传统Python爬虫技术; 2.可视化炫酷大屏幕; 3.虚拟机显摆敲命令碾压答辩现场(市面上全是假算法假爬虫假大数据都不带用虚拟机的); 4.nlp深度学习文本分类情感分析; 5.Spark实时计算+Hive、Hadoop离线计算双实现有效避免导师喷你; 注意:如果还被喷项目工作量简单或者课设级别等理由不让你过,直接1秒内无缝对接选装推荐系统、后台管理、前台系统、预测算法、知识图谱等
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