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！
答辩学生：各位老师好，我是xx同学，我的课题是"基于Spark的电商用户行为分析系统"。系统主要给电商后台用，先做离线算用户画像，再做实时统计广告效果，最后把结果用图表展现出来。功能就三块：基础数据管理、离线行为分析、实时流量监控。技术栈用Spark做计算，HDFS存数据，SpringBoot+MySQL做后台，前端用ECharts画图，Java语言开发。陈述完毕，谢谢老师！
评委老师：为什么选Spark，不直接用Hadoop MapReduce？
答辩学生：MapReduce每一步都要写磁盘，慢；Spark放内存里迭代，跑同样数据快不少，而且内置SQL、流处理模块，后期加功能省事。
评委老师：系统给谁用？具体解决什么痛点？
答辩学生：给中小型电商运营人员。痛点是原来看数据靠Excel，更新慢，广告烧完钱才发现转化率低，系统能实时看到转化率，及时停掉差广告。
评委老师：数据来源是什么？多大体量？
答辩学生：先模拟，用Python脚本生成用户点击、加购、下单日志，一天100万条左右，约2 GB，后续可接公司真实日志。
评委老师：100万条存哪？为什么？
答辩学生：存HDFS，三副本，笔记本伪分布式先顶着，反正开发阶段够用，后期上实验室三台老机器组小集群。
评委老师：怎么清洗这100万条数据？
答辩学生：用Spark Core写Java程序，先过滤字段缺失，再把时间统一成yyyy-MM-dd HH:mm:ss，最后把用户ID和商品ID统一转Long，脏数据直接丢。
评委老师：用户画像怎么"画像"？
答辩学生：先统计近30天每个用户买了几次、点了几类商品，得到"消费频次"和"兴趣类别"两个指标，然后K-means聚成3类：高价值、潜力、低活跃，后台页面直接展示人群饼图。
评委老师：K-means聚3类谁定的？
答辩学生：参考论文也这么干，先定3类，后期看轮廓系数，系数低再改5类，系统里把K写成配置，重启就能改。
评委老师：实时模块怎么做？
答辩学生：用Spark Streaming，3秒一个微批，从Socket读模拟日志，每批算一次广告点击数，结果写MySQL，前端每5秒Ajax刷新折线图。
评委老师：3秒批一次会不会延迟太高？
答辩学生：对毕业设计够用，真上线可改到1秒，代码只改一个参数，老师您放心，架构留了升级空间。
评委老师：前端图表用什么？
答辩学生：ECharts，官网有现成模板，复制过来改字段名，一天就能出来柱状图、饼图、折线图。
评委老师：基础数据管理指哪些？
答辩学生：商品信息、广告位信息、用户信息三张表的增删改查，后台用SpringBoot+MyBatis，页面点"新增商品"弹出框，填完点保存即可。
评委老师：系统怎么部署？
答辩学生：开发都在Windows笔记本，用VMware起三台CentOS，一台NameNode+Spark master，两台DataNode+Worker，毕业演示时带电脑现场起服务。
评委老师：如果VMware崩了怎么办？
答辩学生：早把镜像导出成OVA，十分钟重装，数据库每天mysqldump备份，演示前再测一遍，保证能跑。
评委老师：做完怎么证明系统有效？
答辩学生：用同一批数据，Hive跑一遍统计当基准，再跑我的Spark，用时缩短60%，内存占用多30%，老师看截图即可；实时模块用脚本1分钟发1万条，页面能看到折线实时上涨，证明通路没堵。
评委老师：打算什么时候开始编码？
答辩学生：2025年1月收集完资料，2月写完需求和架构，3-4月编码，5月测试和写论文，6月答辩。
评委老师：参考文献看了几本？
答辩学生：核心看了林子雨《大数据技术原理与应用》和《Spark快速大数据分析》，外加三篇硕士论文，共十来本，都在参考文献里列了。
【评委总结】
评委老师：xx同学选题贴合实际，技术路线清晰，问答环节能讲明白数据来源、处理流程和部署方案，对Spark和HDFS有基本掌握。下一步注意：1.提前把模拟数据生成脚本跑通，确保100万条能顺利导入；2.实时延迟从3秒再压到1秒，演示效果更直观；3.论文里加上系统截图和性能对比表。总体表现良好，开题通过，继续按计划推进。
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
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