大数据毕业设计选题推荐-设备环境监测平台-Hadoop-Spark-Hive

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个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。

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文章目录

一、前言
二、开发环境
三、系统界面展示
四、部分代码设计
五、论文参考
六、系统视频
结语

一、前言

随着工业4.0和物联网（IoT）的快速发展，设备环境监测平台在各行各业中的应用越来越广泛。课题的产生基于对设备环境进行实时、便捷的监测和管理，以提高设备利用率，减少设备故障率，优化维修流程，降低运营成本，增强企业的竞争力。

尽管目前已经存在一些设备环境监测平台，但它们往往存在以下问题：

数据采集不准确：很多设备环境监测平台的数据采集受限于传感器的精度和稳定性，导致数据不准确。

数据处理能力不足：大量设备的运行数据产生巨大的数据处理压力，很多平台无法实时、便捷地处理这些数据。

数据分析程度不够：很多平台只能提供简单的数据统计和展示，无法对设备环境进行深入的分析和预测。

用户界面不友好：对于非技术用户来说，很多平台的用户界面复杂、不易操作。

本课题旨在开发一个全新的设备环境监测平台，能够准确、实时地监测设备环境，提供便捷的数据分析，以帮助企业更好地管理和维护设备。具体来说，本课题将实现以下目标：

提高数据采集的准确性和稳定性。

增强数据处理能力，实现数据的实时分析和存储。

深化数据分析能力，包括设备状态的预测和故障预警等。

提供更友好、更易用的用户界面。

本课题的研究意义在于提供一种更实时、便捷的设备环境监测方案，帮助企业提高设备利用率，减少设备故障率，优化维修流程，降低运营成本。同时，本课题的研究还将推动工业4.0和物联网（IoT）的发展，增进工业智能化和信息化。此外，本课题还将为其他相关领域的研究提供实践经验和理论依据。

二、开发环境

大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习
软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机

三、系统界面展示

基于大数据的设备环境监测平台界面展示：

四、部分代码设计

基于大数据的设备环境监测平台项目实战-代码参考：

java（贴上部分代码）复制代码

class BTSearch:
    def __init__(self, keyword, total_page_num, ck):
        self.base_url = "http://sobt01.cc/"
        self.keyword = keyword
        self.total_page_num = total_page_num
        self.root_url = f"{self.base_url}q/{self.keyword}.html"
        self._gen_headers(ck)
        self.data = {}
        self.lock = threading.Lock()

    def _gen_headers(self, ck):
        row_headers = f"""Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7
        Accept-Encoding: gzip, deflate
        Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9
        Cache-Control: no-cache
        Connection: keep-alive
        Cookie: {ck}
        Host: sobt01.cc
        Pragma: no-cache
        Referer: http://sobt01.cc/
        Upgrade-Insecure-Requests: 1
        User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36"""
        self.headers = {k: v for row in row_headers.split("\n") for k, v in (row.strip().split(": "),)}

    def parse_page(self, page):
        params = {
            "sort": "time",
            "page": page
        }
        # 请求列表页面
        try_count = 0
        while True:
            resp = requests.get(self.root_url, params=params, headers=self.headers)
            if resp.status_code != 502:
                break
            try_count += 1
            if try_count > 16:
                logger.info(f"列表页：{self.root_url}重试15次失败，您可以手动尝试下载整页！")
                break
            time.sleep(0.3)
        if "\"act\":\"challenge\"" in resp.text:
            raise Exception("需要重新配置headers")
        if resp.status_code >= 300:
            logger.info(f"列表页错误。第{page}页，url：{resp.url}，响应码:{resp.status_code}")
            return None
        res = self.get_detail_url(html=resp.text, page=page)
        self.lock.acquire()
        self.data.update(res)
        self.lock.release()

    def get_detail_url(self, html, page):
        html_tree = etree.HTML(html)
        search_items = html_tree.xpath("//div[@class='search-list col-md-8']/div[@class='search-item']")

        res = {f"第{page}页": []}
        # 解析详情页的标签
        for one_item in search_items:
            size_span = one_item.find("./div[@class='item-bar']/span[3]")
            size = size_span.find("./b")
            if not size.get("class"):
                if float(size.text[0:-3]) < 500:
                    logger.info(f"{float(size.text[0:-3])}太小了")
                    continue
            jump_to_element = one_item.find("./div[@class='item-title']/h3/a")
            detail_uri = jump_to_element.get("href")
            detail_page = self.base_url + detail_uri
            href = self.parse_detail(url=detail_page, page=page)
            res[f"第{page}页"].append(href)
        return res

    def parse_detail(self, url, page):
        try_count = 0
        while True:
            resp = requests.get(url, headers=self.headers)
            if resp.status_code != 502:
                break
            try_count += 1
            if try_count > 9:
                logger.info(f"详情页：{url}重试8次失败，您可以手动尝试下载")
                break
            time.sleep(0.3)

        # 解析详情页
        if resp.status_code < 300:
            html_tree = etree.HTML(resp.text)
            title = html_tree.xpath("//div[@id='wall']/h1/text()")[0]
            target_magnet_link = html_tree.xpath("//div[@id='wall']//input/@value")[0]
            logger.info(f"page -> [{page}], href -> [{target_magnet_link}]")
            return {
                "title": title,
                "href": target_magnet_link
            }
        else:
            logger.error(f"not found source")
            return None

    def run(self):
        tp = ThreadPoolExecutor(10)
        try:
            for page in range(1, self.total_page_num + 1):
                tp.submit(self.parse_page, page)
        except Exception as e:
            logger.error(e)
            logger.error(traceback.print_exc())
        finally:
            tp.shutdown(wait=True)
        self.save_data()

    def save_data(self):
        cur_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__name__))
        res_path = os.path.join(cur_dir, "data")
        if not os.path.exists(res_path):
            os.makedirs(res_path)

        filename = f"data_{time.strftime('%Y%m%d%H%M%S', time.localtime())}.json"
        file_path = os.path.join(res_path, filename)
        with open(file_path, "w", encoding="utf-8")as f:
            json.dump(self.data, f, indent=4, ensure_ascii=False)


if __name__ == '__main__':
    ck = "PHPSESSID=1735hrtkd0gnds3an9bgmk00bh; test=2e1e17ad6a1688993418"
    keyword = "流浪地球"
    total_page_num = 5
    bt = BTSearch(
        keyword=keyword,
        total_page_num=total_page_num,
        ck=ck,
    )
    bt.run()

五、论文参考

计算机毕业设计选题推荐-基于大数据的设备环境监测平台-论文参考：

六、系统视频

基于大数据的设备环境监测平台-项目视频：

大数据毕业设计选题推荐-设备环境监测平台-Hadoop

结语

大数据毕业设计选题推荐-设备环境监测平台-Hadoop-Spark-Hive

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