企业官网建设流程全解析

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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Django框架、MySQL数据库、深度学习TensorFlow的Keras构建 LSTM 模型、 LSTM 预测算法模型、Echarts可视化、selenium爬虫技术、大众点评数据
大数据技术：Hadoop、Spark、Hive

2、项目界面

（1）首页–数据概况

（2）美食类型分析

（3）美食价格分析

（4）美食评价分析

（5）美食地区分析

（6）美食词云图分析

（7）美食数据中心

（8）评价预测----- LSTM 预测算法模型

（9）注册登录

（10）数据采集

3、项目说明

项目功能模块介绍

1.首页——数据概况

• 展示整体数据的概览，例如数据总量、数据更新时间等。
• 可能会用图表展示关键指标，比如不同美食类型的数量分布、热门地区等。

2.美食类型分析

• 分析不同美食类型的分布情况。
• 可能会展示各种美食类型的占比，以及不同地区美食类型的偏好差异。

3.美食价格分析

• 分析美食价格的分布情况，例如不同价格区间的餐厅数量。
• 可能会展示价格与评分、人气等因素的相关性。

4.美食评价分析

• 分析用户对美食的评价，包括好评率、差评率等。
• 可能会展示评价的分布情况，以及不同美食类型或地区的评价差异。

5.美食地区分析

• 分析不同地区美食的分布情况。
• 可能会展示热门美食地区、不同地区的美食偏好等。

6.美食词云图分析

• 通过词云图展示用户评价中的高频词汇。
• 可以直观地看出用户对美食的常见评价词汇，例如“好吃”“服务好”“环境差”等。

7.美食数据中心

• 提供一个数据管理界面，用户可以查看、筛选、导出数据。
• 可能会展示数据的详细信息，例如餐厅名称、地址、评分、价格等。

8.评价预测——LSTM预测算法模型

• 使用LSTM模型对美食评价进行预测。
• 用户可以输入相关参数（如餐厅信息、历史评价等），模型会预测未来的评价趋势。

9.注册登录

• 提供用户注册和登录功能。
• 用户可以注册账号，登录后可以访问更多功能，例如数据收藏、评价预测等。

10.数据采集

• 介绍数据采集的流程和方法。
• 可能会使用Selenium爬虫技术从大众点评等平台采集数据，并存储到MySQL数据库中。
• 数据采集后可能会经过清洗、预处理等步骤，再用于分析或模型训练。

4、核心代码

#coding:utf8#导包frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportmonotonically_increasing_idfrompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,IntegerType,StringType,FloatTypefrompyspark.sql.functionsimportcount,mean,col,sum,when,max,min,avgfrompyspark.sqlimportfunctionsasFif__name__=='__main__':#构建spark=SparkSession.builder.appName("sparkSQL").master("local[*]").\ config("spark.sql.shuffle.partitions",2).\ config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse").\ config("hive.metastore.uris","thrift://node1:9083").\ enableHiveSupport().\ getOrCreate()sc=spark.sparkContext#读取fooddata=spark.read.table("fooddata")#需求一 价格TOP10评分top_ten_price=fooddata.orderBy(fooddata.avgPrice.desc()).limit(10)result1=top_ten_price.select("title","start","avgPrice")df=result1.toPandas()# print(df)# sqlresult1.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","maxPriceTop").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()result1.write.mode("overwrite").saveAsTable("maxPriceTop","parquet")spark.sql("select * from maxPriceTop").show()#需求二 totalTyperesult2=fooddata.groupby("totalType").count()# sqlresult2.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","typeCount").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()result2.write.mode("overwrite").saveAsTable("typeCount","parquet")spark.sql("select * from typeCount").show()#需求三 城市均价reuslt3=fooddata.groupby("city").agg(F.avg("avgPrice").alias("averagePrice"))# sqlreuslt3.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","cityAvg").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()reuslt3.write.mode("overwrite").saveAsTable("cityAvg","parquet")spark.sql("select * from cityAvg").show()#类型分析result4=fooddata.groupby("totalType").agg(avg("totalComment").alias("commentAvg"))# sqlresult4.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","typeComment").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()result4.write.mode("overwrite").saveAsTable("typeComment","parquet")spark.sql("select * from typeComment").show()#需求五result5=fooddata.groupby("totalType").agg(avg("tasterate").alias("avgTasterate"),avg("envsrate").alias("avgEnvsrate"),avg("serverate").alias("avgServerate"),)# sqlresult5.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","typeRate").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()result5.write.mode("overwrite").saveAsTable("typeRate","parquet")spark.sql("select * from typeRate").show()#需求6 精确类型result6=fooddata.groupby("type").count()# sqlresult6.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","specificType").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()result6.write.mode("overwrite").saveAsTable("specificType","parquet")spark.sql("select * from specificType").show()#需求七 价格分析reuslt7=fooddata.groupby("city").agg(max("avgPrice").alias("maxAvgPrice"))# sqlreuslt7.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","maxPriceCity").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()reuslt7.write.mode("overwrite").saveAsTable("maxPriceCity","parquet")spark.sql("select * from maxPriceCity").show()#需求八 价格分类fooddata_with_category=fooddata.withColumn("prcieCategory",when(col("avgPrice").between(0,15),'0-15元').when(col("avgPrice").between(15,50),'15-50元').when(col("avgPrice").between(50,100),'50-100元').when(col("avgPrice").between(100,200),'100-200元').when(col("avgPrice").between(200,500),'200-500元').otherwise('500以上'))reuslt8=fooddata_with_category.groupby("prcieCategory").count()# sqlreuslt8.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","categoryPrice").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()reuslt8.write.mode("overwrite").saveAsTable("categoryPrice","parquet")spark.sql("select * from categoryPrice").show()# 类型均价reuslt9=fooddata.groupby("totalType").agg(avg("avgPrice").alias("allAvgPrice"))# sqlreuslt9.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","typePrice").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()reuslt9.write.mode("overwrite").saveAsTable("typePrice","parquet")spark.sql("select * from typePrice").show()#需求十 星级分布result10=fooddata.groupby("start").count()# sqlresult10.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","startCount").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()result10.write.mode("overwrite").saveAsTable("startCount","parquet")spark.sql("select * from startCount").show()#需求十一fooddata_with_mixrate=fooddata.withColumn("mixrate",col("tasterate")+col("envsrate")+col("serverate"))reuslt11=fooddata_with_mixrate.groupby("city").agg(avg("mixrate").alias("avgMixrate"))# sqlreuslt11.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","mixrateAvg").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()reuslt11.write.mode("overwrite").saveAsTable("mixrateAvg","parquet")spark.sql("select * from mixrateAvg").show()# 价格最大最小result12=fooddata.groupby("city").agg(max("avgPrice").alias("maxAvfPrice"),avg("avgPrice").alias("avgAvfPrice"),min("avgPrice").alias("minAvfPrice"),)# sqlresult12.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","mamCity").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()result12.write.mode("overwrite").saveAsTable("mamCity","parquet")spark.sql("select * from mamCity").show()#需求十三total_comments_df=fooddata.groupby("address").agg(sum("totalComment").alias("sumTotalComment"))reuslt13=total_comments_df.orderBy(col("sumTotalComment").desc()).limit(10)# sqlreuslt13.write.mode("overwrite").\format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\ option("dbtable","hotAddress").\ option("user","root").\ option("password","root").\ option("encoding","utf-8").\ save()reuslt13.write.mode("overwrite").saveAsTable("hotAddress","parquet")spark.sql("select * from hotAddress").show()

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