基于spark的奥运会奖牌变化数据分析

基于spark的奥运会奖牌变化数据分析

项目概况

**👇👇👇👇👇👇👇👇**

点这里,查看所有项目

**👆👆👆👆👆👆👆👆**

数据类型

奥运会奖牌数据

开发环境

centos7

软件版本

python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8

开发语言

python、Scala

开发流程

数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据存储(mysql)->后端(flask)->前端(html+js+css)

可视化图表




操作步骤

python安装包

shell 复制代码
pip3 install pandas==2.0.3 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install flask==3.0.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install flask-cors==4.0.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install pymysql==1.1.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install pyecharts==2.0.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

启动MySQL

shell 复制代码
# 查看mysql是否启动 启动命令: systemctl start mysqld.service
systemctl status mysqld.service
# 进入mysql终端
# MySQL的用户名:root 密码:123456
# MySQL的用户名:root 密码:123456
# MySQL的用户名:root 密码:123456
mysql -uroot -p123456

创建MySQL库

sql 复制代码
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS echarts CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

启动Hadoop

shell 复制代码
# 离开安全模式: hdfs dfsadmin -safemode leave
# 启动hadoop
bash /export/software/hadoop-3.2.0/sbin/start-hadoop.sh

准备目录

shell 复制代码
mkdir -p /data/jobs/project/
cd /data/jobs/project/

# 上传 "project-spark-olympic-gold-medals-analysis" 整个文件夹 到 "/data/jobs/project/" 目录

上传文件到hdfs

shell 复制代码
cd /data/jobs/project/project-spark-olympic-gold-medals-analysis/data

hdfs dfs -mkdir -p /data/input/
hdfs dfs -rm -r /data/input/*
hdfs dfs -put summer.csv /data/input/

hdfs dfs -ls /data/input/

程序打包

shell 复制代码
cd /data/jobs/project/

# 对 项目 "project-spark-olympic-gold-medals-analysis" 进行打包
# 打包命令: mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
# yes | cp /data/jobs/project/project-spark-olympic-gold-medals-analysis/target/project-spark-olympic-gold-medals-analysis-jar-with-dependencies.jar /data/jobs/project/

# 上传 "project-spark-olympic-gold-medals-analysis/target/" 目录下的 "project-spark-olympic-gold-medals-analysis-jar-with-dependencies.jar" 文件 到 "/data/jobs/project/" 目录

spark数据分析

shell 复制代码
cd /data/jobs/project/

spark-submit \
--master local[*] \
--class org.example.demo.CleanCsv \
/data/jobs/project/project-spark-olympic-gold-medals-analysis-jar-with-dependencies.jar /data/input/ /data/output/

启动可视化

shell 复制代码
cd /data/jobs/project/project-spark-olympic-gold-medals-analysis/可视化/flaskProject/

# windows本地运行: python app.py
python3 app.py pro
相关推荐
2501_933670798 分钟前
2026 高职大数据专业考什么证书对就业有帮助?
大数据
xiaobaibai15317 分钟前
营销自动化终极形态:AdAgent 自主闭环工作流全解析
大数据·人工智能·自动化
星辰_mya25 分钟前
Elasticsearch更新了分词器之后
大数据·elasticsearch·搜索引擎
xiaobaibai15329 分钟前
决策引擎深度拆解:AdAgent 用 CoT+RL 实现营销自主化决策
大数据·人工智能
悟纤1 小时前
学习与专注音乐流派 (Study & Focus Music):AI 音乐创作终极指南 | Suno高级篇 | 第33篇
大数据·人工智能·深度学习·学习·suno·suno api
爱吃泡芙的小白白1 小时前
环境数据多维关系探索利器:Pairs Plot 完全指南
python·信息可视化·数据分析·环境领域·pairs plot
ESBK20251 小时前
第四届移动互联网、云计算与信息安全国际会议(MICCIS 2026)二轮征稿启动,诚邀全球学者共赴学术盛宴
大数据·网络·物联网·网络安全·云计算·密码学·信息与通信
Elastic 中国社区官方博客1 小时前
Elasticsearch:Workflows 介绍 - 9.3
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·ai·全文检索
B站_计算机毕业设计之家1 小时前
豆瓣电影推荐系统 | Python Django Echarts构建个性化影视推荐平台 大数据 毕业设计源码 (建议收藏)✅
大数据·python·机器学习·django·毕业设计·echarts·推荐算法
莽撞的大地瓜1 小时前
洞察,始于一目了然——让舆情数据自己“说话”
大数据·网络·数据分析