基于Spark的儿童影视数据分析及可视化系统（源码+定制+开发）

技术文档

博主介绍：
✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。

技术范围：
我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。如果你有任何技术难题，我都乐意与你分享解决方案。

主要内容：
我的服务内容包括：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文撰写与辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导。我还提供腾讯会议一对一的专业讲解和模拟答辩演练，帮助你全面掌握答辩技巧与代码逻辑。

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温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的阿龙联系方式的名片！

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2 相关工具及介绍

2.1 Python 语言

2.2 Hive 简介

2.3 Hadoop 技术

2.4 数据采集

2.5 Spark

2.6 环境部署

2.7（可选）系统架构与数据流

2.8（可选）面向儿童内容的合规与安全

2.9（可选）可视化与交互设计要点

编辑系统实现界面展示：

核心代码介绍：

2.7 测试概述

2.8软件测试原则

2.9测试用例

编辑编辑编辑编辑论文部分参考：编辑

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一、详细操作演示视频
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2 相关工具及介绍

2.1 Python 语言

Python 由 Guido van Rossum 在 20 世纪 90 年代设计，语法简洁、动态类型、跨平台且生态完善。其“胶水语言”特性使其能高效衔接爬虫、数据清洗、Hive/Spark、Web 服务与可视化等模块。
在本课题中，Python 主要用于：

数据采集：Requests/Scrapy/Playwright（应对反爬与动态加载）抓取儿童影视条目、分级/标签、家长评价与弹幕等；
数据清洗：Pandas/pyarrow 进行去重、缺失值处理、分级标准（如年龄段）归一化；
任务编排：Airflow/Cron 进行批处理调度；
后端服务：Flask/Django 提供可视化与推荐 API。

贴合儿童场景的注意点：对年龄分级、内容标签（教育性/暴力风险/时长）进行统一编码；过滤成人向或不适龄的条目。

2.2 Hive 简介

Hive 是构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具，将 HDFS 中的结构化/半结构化数据映射为表，并提供类 SQL 的 HiveQL。底层可选择 MapReduce、Tez、Spark 等引擎。
在本课题中，Hive 作为 离线数仓，用于统一管理与分析“儿童影视原始数据—清洗数据—主题宽表”，原因如下：

类 SQL 语法降低开发门槛，建模与统计高效；
面向海量分析优于传统 OLTP 数据库；
支持 UDF/UDAF，可扩展内容分级与标签解析；
基于 HDFS，具备高扩展与高可靠；
计算引擎可切换。本项目将默认 MapReduce 切换为 Tez 或 Spark，以提升迭代查询与复杂聚合的性能。

2.3 Hadoop 技术

Hadoop 以 HDFS（分布式文件系统）与 MapReduce 为核心，为大数据提供低成本、高容错的存储与计算基础。

高容错：多副本策略保障节点故障下的数据安全；
高扩展：可水平扩展至数千节点；
高吞吐：适配超大数据集的批处理场景；
组件协作：与 Hive、YARN、Spark、Oozie/Airflow 等无缝对接。

在本课题中，Hadoop 主要承担 分布式存储（HDFS） 与 资源调度（YARN） 的角色；MapReduce 并非主力计算引擎，批分析与模型训练更多由 Spark 完成。

2.4 数据采集

为便于后续处理与装载，爬取的儿童影视数据优先 落地为 CSV/Parquet：

来源与字段示例：片名、地区、年份、时长、适龄段（如 0–3/4–6/7–12 岁）、分级标签（教育性/暴力/恐怖/商业广告暴露）、主演/导演、简介、家长/儿童评价、评分、播放平台与上架状态等；
CSV 优势：轻量、易写入与传输、与 Hive 兼容好；同时推荐在清洗后写入 Parquet/ORC（列式、压缩、高效扫描）；
反爬与合法性：遵守 Robots 协议与使用条款；必要时通过公开数据集或平台提供的合规接口获取数据；
增量采集：以“上次采集时间”为游标，降低全量扫描成本；
敏感信息：避免采集个人可识别信息（PII），对用户文本进行脱敏与去标识化。

2.5 Spark

Spark 是基于内存的统一分析引擎，采用 DAG 调度 与 RDD/DataFrame/Dataset 模型，适合迭代计算与交互分析，速度可达传统 MapReduce 的 10–100 倍。

内存计算与缓存：常用维表/特征表可缓存以提升多轮训练迭代性能；
优化的 Shuffle：减少中间落盘，提高大规模 Join/聚合吞吐；
丰富生态：Spark SQL、MLlib、Structured Streaming，适配离线与准实时；
运行模式：Local/Standalone/YARN；生产建议 Spark on YARN。

在本课题中，Spark 主要用于：

离线批处理：清洗、宽表构建、画像聚合；
特征工程：内容侧（时长、题材、色彩/画风标签等）与行为侧（观看时长占比、完播率、家长评分）；
推荐/排序：协同过滤（ALS）或内容召回 + 学习排序（如 GBDT/LR）；
指标统计：适龄分布、热门题材、时段偏好、家长满意度等。

2.6 环境部署

软件/版本（示例，可根据资源调整）

操作系统：Linux（CentOS 7+/Rocky Linux/Ubuntu LTS）
JDK：1.8.0_241+（或 11 LTS）
Hadoop：3.3.5
Hive：3.1.3（Metastore 使用 MySQL 5.7/8.0）
Spark：3.4.x（与 Hadoop/Hive 版本匹配）
Python：3.8/3.10，依赖管理（pip/Poetry）
Web 框架：Flask（或 Django）
可视化：ECharts
虚拟化：VMware 16.0 / KVM / Docker（可选）
调度：crontab / Airflow（推荐）

部署步骤（摘要）

准备 3 台虚拟机：配置固定 IP（如 192.168.144.131/132/133），设置主机名与 /etc/hosts，开启 SSH 免密；
安装 JDK 与 Hadoop：配置 hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml；
初始化 HDFS：hadoop namenode -format → start-all.sh 启动，浏览器访问 http://192.168.144.131:9870 验证；
安装 Hive：初始化元数据库（MySQL），配置 hive-site.xml 与 Metastore，设置执行引擎为 Tez 或 Spark；
部署 Spark：与 YARN 集成；分发 Spark 二进制与依赖（如 MySQL JDBC）；
部署 Web 服务：通过 Flask/Django 暴露查询与可视化接口；
调度与监控：Airflow 编排批任务；启用 YARN/HDFS/Spark UI 与日志收集；
存储格式建议：原始层（Raw）CSV → 清洗层（DWD）Parquet/ORC（Snappy 压缩）→ 应用层（APP）宽表。

2.7（可选）系统架构与数据流

数据层：爬虫 → HDFS（Raw）→ Hive（ODS/DWD/DWS/APP）。
计算层：Spark SQL 做清洗聚合；Spark MLlib 做召回/排序与画像生成。
服务层：Flask/Django 读取 Hive（或离线同步到 MySQL/ClickHouse）为前端提供 API。
可视化层：ECharts 构建仪表盘（热门题材、适龄分布、家长评分趋势、地区偏好、完播率排行）。
调度层：Airflow 统一编排，支持每日离线更新与临时重算。

2.8（可选）面向儿童内容的合规与安全

分级合规：统一年龄段与敏感标签（暴力、恐怖、广告），在清洗阶段强制校验；
隐私保护：不保存可识别个人信息；行为日志做去标识化与聚合统计；
家长控制：在推荐环节加入“适龄校验 + 家长评分加权 + 敏感内容降权/过滤”。

2.9（可选）可视化与交互设计要点

默认展示安全结果：首页仅展示通过适龄校验与高家长评分的内容；
周/月度趋势：以日期为维度展示观看量、完播率与家长评分；
筛选器：年龄段、题材（动画/益智/自然/历史）、时长档、语言、地区；
质量提示：对低评分或投诉多的内容加“风险标识”与可解释原因（如“广告过多”）。

系统实现界面展示：

核心代码介绍：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS kids_dw;USE kids_dw;SET hive.execution.engine=tez; -- 或 sparkSET hive.exec.dynamic.partition=true;SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;-- 原始层（ODS/RDW）：外部表映射 CSVCREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ods_videos ( video_id BIGINT, title STRING, year INT, region STRING, duration_min INT, age_min INT, age_max INT, genres STRING, -- 多值 | 分隔：animation|education|nature tags STRING, -- 多值 | 分隔：no_violence|no_horror|... provider STRING, -- 平台 lang STRING)ROW FORMAT SERDE \'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde\'WITH SERDEPROPERTIES (\"separatorChar\"=\",\",\"quoteChar\"=\"\\\"\")STORED AS TEXTFILELOCATION \'/data/kids/raw/\';CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ods_users ( user_id BIGINT, age INT, -- 儿童年龄（或区间代表值） region STRING)ROW FORMAT SERDE \'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde\'STORED AS TEXTFILELOCATION \'/data/kids/raw/\';-- interaction_type：view/finish/rate-- rate 可为空；ts 为 Unix 秒CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ods_interactions ( user_id BIGINT, video_id BIGINT, interaction_type STRING, rate DOUBLE, watch_seconds INT, ts  BIGINT)ROW FORMAT SERDE \'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde\'STORED AS TEXTFILELOCATION \'/data/kids/raw/\';-- 清洗层（DWD）DROP TABLE IF EXISTS dwd_interactions;CREATE TABLE dwd_interactions STORED AS PARQUET ASSELECT user_id, video_id, interaction_type, rate, watch_seconds, from_unixtime(ts) AS action_time, to_date(from_unixtime(ts)) AS action_date, hour(from_unixtime(ts)) AS action_hourFROM ods_interactionsWHERE user_id IS NOT NULL AND video_id IS NOT NULL AND (rate IS NULL OR (rate BETWEEN 0.5 AND 5));-- 维度拆分：流派与标签展开DROP TABLE IF EXISTS dim_video_genre;CREATE TABLE dim_video_genre STORED AS PARQUET ASSELECT v.video_id, v.title, v.year, v.region, v.duration_min, v.age_min, v.age_max, v.provider, v.lang, g AS genreFROM ods_videos vLATERAL VIEW explode(split(nvl(v.genres,\'\'), \'\\\\|\')) t AS g;DROP TABLE IF EXISTS dim_video_tag;CREATE TABLE dim_video_tag STORED AS PARQUET ASSELECT v.video_id, t AS tagFROM ods_videos vLATERAL VIEW explode(split(nvl(v.tags,\'\'), \'\\\\|\')) tt AS t;-- 宽表（DWS）DROP TABLE IF EXISTS dws_user_video;CREATE TABLE dws_user_video STORED AS PARQUET ASSELECT i.user_id, i.video_id, max(CASE WHEN interaction_type=\'rate\' THEN rate END) AS last_rate, sum(CASE WHEN interaction_type=\'view\' THEN 1 END) AS view_cnt, sum(CASE WHEN interaction_type=\'finish\' THEN 1 END) AS finish_cnt, avg(CASE WHEN interaction_type IN (\'view\',\'finish\') THEN watch_seconds END) AS avg_watch_sec, max(action_date) AS last_action_dateFROM dwd_interactions iGROUP BY i.user_id, i.video_id;-- 应用层（APP）：指标/可视化表（空表，后续 Spark 写入）CREATE TABLE IF NOT EXISTS app_rating_hist (bin DOUBLE, cnt BIGINT) STORED AS PARQUET;CREATE TABLE IF NOT EXISTS app_hot_genre_30d (genre STRING, cnt BIGINT) STORED AS PARQUET;CREATE TABLE IF NOT EXISTS app_age_bucket (bucket STRING, uv BIGINT) STORED AS PARQUET;-- 推荐结果CREATE TABLE IF NOT EXISTS app_user_topn_recs ( user_id BIGINT, video_id BIGINT, score DOUBLE) STORED AS PARQUET;from pyspark.sql import SparkSession, functions as Fspark = (SparkSession.builder .appName(\"kids-etl-clean\") .enableHiveSupport() .getOrCreate())spark.sql(\"USE kids_dw\")# 例：对 duration/age 做基础合理性清洗，输出校验报告（可选）videos = spark.table(\"ods_videos\")bad_duration = videos.where((F.col(\"duration_min\")  400))bad_age = videos.where((F.col(\"age_min\")  18) | (F.col(\"age_min\") > F.col(\"age_max\")))bad_duration_count = bad_duration.count()bad_age_count = bad_age.count()print(f\"[CHECK] bad_duration={bad_duration_count}, bad_age={bad_age_count}\")# 若有异常，可在此处修正或过滤，再覆盖写回一张“干净”维表clean_videos = (videos .where((F.col(\"duration_min\") > 0) & (F.col(\"duration_min\") <= 400)) .withColumn(\"age_min\", F.when(F.col(\"age_min\")  18, 18).otherwise(F.col(\"age_max\"))) .where(F.col(\"age_min\") <= F.col(\"age_max\")))spark.sql(\"DROP TABLE IF EXISTS dim_videos_clean\")(clean_videos .write.mode(\"overwrite\") .saveAsTable(\"dim_videos_clean\"))print(\"[OK] dim_videos_clean written\")spark.stop()

2.7 测试概述

系统测试就是对项目是否存在错误而运行程序的一种检测方式。系统测试对于一个软件来说极为重要，并且在开发过程中占有很大的比重。每一次功能的实现都伴随着很多次的测试。它是软件是否能用的检测环节，对于软件质量的评估有着重要影响。系统能否被验收成功是测试中最后一个至关重要的环节。

2.8软件测试原则

当进行软件测试时，有一些原则需要遵循，以确保测试的有效性和效率。

第一：测试应该尽早开始。在需求分析和系统设计阶段就应该进行测试准备，以便尽早发现系统的不足之处。这样可以降低修复成本，提高开发效率。测试人员应该在分析需求时就参与进来，确保需求具备可测试性和正确性。

第二：测试应该是全面的。测试应该覆盖软件的各个功能模块和不同的使用场景，以确保软件在各种情况下都能正常运行。测试还应该关注软件的性能、安全性和可用性等方面，以全面评估软件的质量。

随着软件开发的复杂性增加，手动测试已经无法满足需求。自动化测试可以提高测试的效率和准确性，减少人为错误。通过编写自动化测试脚本，可以快速执行大量的测试用例，并及时发现问题。软件的开发是一个迭代的过程，每个迭代都会引入新功能和修复旧问题。因此，测试也应该是一个持续的过程，与开发同步进行。持续集成和持续交付等技术可以帮助实现持续测试，确保软件在每个迭代中都能达到预期的质量标准。通过测试不仅仅是为了发现问题，更重要的是提供有价值的反馈给开发人员。测试人员应该及时向开发人员报告问题，并提供详细的复现步骤和环境信息，以便开发人员能够快速定位和解决问题。

2.9测试用例

（1）用户登陆测试用例

表 6-1 用户登录用例表

项目/软件

编制时间

20xx/xx/xx

功能模块名

用户登陆模块

用例编号

xxxx

功能特性

用户身份验证

测试目的

验证是否输入合法的信息，允许合法登陆，阻止非法登陆

测试数据

用户名=1密码=a1身份= 非认证用户

操作步骤

操作描述

数据

期望结果

实际结果

状态

输入用户名和密码

用户名= 1密码=1

显示进入后的页面。

同期望结果。

正常

输入用户名和密码

用户名= 1密码=aaa

显示警告信息“不存在该用户名或密码错误！”

同期望结果。

正常

输入用户名和密码

用户名= aaa密码=1

显示警告信息“不存在该用户名或密码错误”

同期望结果。

正常

输入用户名和密码

用户名=“” 密码=“”

显示警告信息“用户名密码不能为空！”

同期望结果。

正常

（2）用户注册测试用例

表 6-2 用户注册用例表

项目/软件

编制时间

20xx/xx/xx

功能模块名

用户注册模块

用例编号

xxxx

功能特性

用户注册

测试目的

验证私注册是否成功，注册数据是否合法

测试数据

用户名=aaa 密码=aaa电子邮件=dwa@qq.com

操作步骤

操作描述

数据

期望结果

实际结果

测试状态

输入注册数据

用户名= aaa密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com

提示：注册成功！转入用户主页

同期望结果。

正常

输入注册数据

用户名= aaa密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com

提示：用户名已注册

同期望结果。

正常

输入注册数据

用户名= aaa密码=”” 电子邮件=dwa@qq.com

提示：密码不能为空

同期望结果。

正常

输入注册数据

密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com

提示：用户名为空

同期望结果。

正常

论文部分参考：

为什么选择我（我可以给你的定制项目推荐核心功能，一对一推荐）实现定制！！！

我是程序员阿龙，专注于软件开发，拥有丰富的编程能力和实战经验。在过去的几年里，我辅导了上千名学生，帮助他们顺利完成毕业项目，同时我的技术分享也吸引了超过50W+的粉丝。我是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，并在Java领域内获得了多项荣誉，如博客之星。我的作品也被掘金、华为云、阿里云、InfoQ等多个平台推荐，成为各大平台的优质作者。
已经为上百名同学获得优秀毕业生！
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