【开题答辩全过程】以 基于Hadoop电商数据的可视化分析为例,包含答辩的问题和答案

个人简介

一名14年经验的资深毕设内行人,语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等

开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。

感谢大家的关注与支持!

各位老师好,我是计算机科学与技术专业的××同学,我的题目是《基于Hadoop的电商数据可视化分析系统》。系统分前端和管理端:前端给买家看商品、订单和8张可视化图表(价格、好评率、地区/销量/品牌排行等);管理端给管理员做用户、商品、订单、资讯的增删改查。技术栈用Hadoop+Hive做离线数仓,MySQL存业务数据,后端Django+Python,前端Vue+Echarts,爬虫用Scrapy抓京东商品数据,PS做界面美化。陈述完毕,请各位老师提问。


评委老师:为什么选Hadoop,不直接用MySQL算数?

答辩学生:MySQL在十几万行以内还行,我爬了40多万条商品和订单数据,做分组汇总时电脑直接卡死;用Hadoop+Hive把计算分布到两台旧笔记本,10分钟就跑完,所以选Hadoop。


评委老师:系统里到底有哪些图表?

答辩学生:一共8张------销售价格柱状图、商品好评率/差评率饼图、订单金额折线、地区销量地图、销量排行Top10、品牌排行Top10、销售额日趋势、商品库存雷达图。


评委老师:数据从哪来?怎么保证爬得合法?

答辩学生:只在京东商品公开列表页爬"价格、标题、评论数、店铺名"四个字段,不碰登录和隐私;加3秒延时、User-Agent池,每天只爬2万条,不碰robots.txt禁止的路径,数据脱敏后入库。


评委老师:前后端分离怎么联调?

答辩学生:Django开8000端口,Vue开8080,在Django里配corsheaders允许跨域;后端统一返回带code、msg、data的JSON,前端用axios拦截器判断code=200才进then,否则弹错误提示。


评委老师:如果明年数据涨到1000万行,系统怎么扩展?

答辩学生:Hive已经分区存储,日增量20万行时只加分区就行;后端把MySQL按"年_月"做水平分表,Django用数据库路由;前端图表加Echarts的dataZoom,只加载最近30天,保证浏览器不崩。


评委老师:做完后准备怎么测试?

答辩学生:功能用黑盒:模拟管理员增删商品、买家下单,看页面是否刷新;性能用JMeter:100个并发查销量排行,平均响应<1.5秒;数据正确性用SQL对数:Hive算出的月销售额与MySQL订单表手工求和误差<0.5%。


评委老师评价:

××同学选题贴近电商实际,技术路线清晰,对Hadoop、Vue、Django的选型理由说得直白;能意识到数据合规和性能扩展,计划可落地。建议下一步把"数据更新到前一天"做成定时脚本,并补做一份5分钟以内的系统演示视频。总体同意开题,按计划推进。


以上是某同学的毕业设计答辩的过程,如果你现在还没有参加答辩,还是开题阶段,已经选好了题目不知道怎么写开题报告,可以下面找找有没有自己符合自己题目的开题报告内容,列表中的开题报告都是往届真实的开题报告,可发送使用或参考。文末或底部来联xi可免费获取

最后

有时间和有基础的同学,建议自己多花时间找一下资料(开题报告、源码)自己独立完成毕设,需要开题报告内容、源码参考的,可以联xi博主,没有选题的也可以联系我们进行帮你选题、定功能和建议。

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