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，我是软件工程专业的XX同学，我的毕业设计题目是《基于Hadoop的豆瓣电影数据分析系统设计与实现》，。我计划开发一个能够利用Hadoop分布式计算能力处理豆瓣电影数据的系统，主要功能包括从豆瓣平台采集电影数据，通过Hadoop集群进行存储和清洗分析，然后用可视化图表展示电影类型分布、评分趋势和观众喜好等分析结果，最后生成分析报告。技术方面打算用Hadoop的HDFS存数据，Hive做数据仓库，MapReduce或Spark做计算，可能还会用Django框架做Web展示界面，希望能为电影产业提供一些数据参考。下面请各位老师提问。
评委老师：你的选题中提到了"利用Hadoop分布式计算优势处理大规模电影数据"，但豆瓣电影的数据量真的大到必须用Hadoop吗？用传统的数据库比如MySQL不能解决吗？为什么非得用Hadoop这么复杂的框架？
答辩学生：老师这个提问很实际。确实，如果只是爬几千条豆瓣电影数据，MySQL完全够用。但我的设想是长期持续采集，目标是至少爬取豆瓣Top250、正在上映和即将上映的所有电影，加上每部电影的大量评论，数据量可能达到千万甚至亿级，而且以后还能扩展采集其他平台数据。另外我想通过这个项目重点学习Hadoop生态技术，所以选择了Hadoop方案。不过老师提醒得对，数据规模论证确实不够充分，我会在后续设计中补充数据量预估和对比实验。
评委老师：你的开题报告里技术可行性部分写着"本系统开发选择Django语言"，但Django不是语言，是Python的Web框架，而前面又说用Hadoop做数据分析。请问你的系统到底是Hadoop为主还是Django为主？这两者怎么结合？是不是把概念搞混了？
答辩学生：老师您说得对，这里确实是我写错了，应该是"Python语言和Django框架"。我的系统主体是Hadoop生态圈做数据处理和分析，Django只是用来做最后的结果展示和Web界面，让用户能在浏览器里查看分析图表。前端用Django，后端大数据处理用Hadoop，它们通过数据接口连接。我写报告的时候没注意表述准确性，造成了混淆，非常抱歉，我会马上修改这个错误。
评委老师：从豆瓣爬取数据涉及反爬虫机制，你有没有考虑过数据获取的法律风险和技术困难？如果豆瓣封了你的IP或者要求你停止采集，你的系统还怎么运行？你打算怎么合法合规地获取数据？
答辩学生：老师这个问题我考虑过但确实研究不够深入。技术上我打算用延时请求、模拟浏览器头、IP代理等方式降低爬取频率，避免被封IP。法律和合规方面，我会严格遵守豆瓣的robots.txt协议，只采集公开的非敏感信息，不爬取用户隐私数据，控制爬取频率不造成服务器负担。如果豆瓣明确要求停止，我会停止采集并改用公开数据集或者模拟数据来完成系统演示。老师提醒得对，这部分风险我需要在开题报告中补充应对预案。
评委老师：你的技术路线里提到"数据收集与预处理""数据分析与挖掘""可视化与报告"等模块，能具体说说每个模块你打算用什么工具实现吗？比如数据收集用什么爬虫框架？预处理具体清洗哪些脏数据？分析挖掘用什么算法？可视化用什么图表库？不要只说概念。
答辩学生：具体工具的选择我还在调研中，但初步想法是：数据收集用Python的Scrapy框架，因为它成熟稳定；预处理主要清洗缺失值、重复数据、异常评分和乱码评论，用Pandas做初步处理，再用Hive做标准化；分析挖掘先用基础的SQL统计和MapReduce编程做票房预测和类型分析，算法可能用协同过滤做推荐；可视化用Django结合ECharts图表库，做评分分布饼图、趋势折线图和热力图。老师，具体细节我会在后续设计文档里详细论证，目前只是初步方案。
评委老师：你说要分析"观众喜好、市场趋势、影片类型分布"等有价值信息，但这些都只是描述性统计，你的系统创新点在哪里？和豆瓣现有的数据展示有什么区别？能不能做点预测性分析，比如预测电影票房或者评分？
答辩学生：老师这个建议很好。我目前想到的主要是基础统计分析，创新性确实不足。我可以在后续设计中增加一些预测性分析功能，比如用历史数据训练一个简单的票房预测模型，或者用情感分析算法分析评论预测评分走向。这些都需要机器学习算法，我基础比较弱，要学习的内容很多，但我想尝试在系统中加入一个"票房预测"小模块，哪怕准确率不高，也能体现预测性分析的思路。这样就会比豆瓣现有的静态展示更有价值。
评委老师：进度安排里从2025年3月到5月只有两个月左右做系统开发和写论文，对于需要搭建Hadoop集群、爬数据、做分析、搞可视化的完整系统来说，时间是否太紧张？你有没有考虑过如果某个环节卡住了，比如环境配置一直失败，你的备选方案是什么？
答辩学生：老师您说得非常对，时间安排确实偏紧。我最担心的就是Hadoop环境搭建和MapReduce编程这两块，因为之前没接触过。如果环境配置遇到困难，我会先用单机模式的Hadoop伪分布式环境进行开发，这样既学习了Hadoop又节省时间；如果MapReduce编程进度慢，我就先用Hive SQL完成大部分分析任务，用Spark替代复杂的MapReduce开发。我的底线是保证完成数据采集、基础分析和可视化展示的核心功能，高级功能如果时间不够就留作后续扩展。我会每周向指导老师汇报进度，及时调整计划。
评委总结评价：
XX同学，你的选题方向总体是可行的，结合了当下热门的大数据技术和实际应用场景，开题报告结构完整，技术路线也比较清晰。有几点需要注意：
优点：系统目标明确，功能模块划分合理，技术选型基本符合大数据处理流程，进度安排细致，对Hadoop生态有一定了解。
主要问题：一是技术基础概念还不够扎实（如Django语言的错误），需要加强基本功；二是创新性不足，多为常规数据分析，缺少亮点功能；三是对数据获取的合法合规性考虑不够周全；四是时间规划偏乐观，风险预估不足。
建议：1）立即修正报告中的技术概念错误；2）补充数据量预估和Hadoop必要性论证；3）重点攻关一个创新点（如票房预测），不要求多但要做实；4）制定详细的备选方案应对技术难点；5）尽快搭建开发环境，不要拖延到4月份。
总体建议通过开题，但需在一周内修改完善报告后重新提交。希望你踏实学习，多与指导老师沟通，按时完成毕业设计。
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。