https://github.com/jiamx/spark_project_practise项目介绍数据集介绍使用MovieLens的名称为ml-25m.zip的数据集，使用的文件时movies.csv和ratings.csv，上述文件的下载地址为：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-25m.zipmovies.csv该文件是电影数据
# 基于Spark的电影数据分析
## 引言
随着互联网的迅速发展，数字化娱乐行业也蓬勃发展。作为数字娱乐的一种重要形式，电影产业吸引了广大观众和投资者的关注。然而，电影市场竞争激烈，如何根据观众的喜好和市场趋势来制定电影策略，成为电影制片方和投资者面临的重要问题。本文将介绍如何使用Spark进行电影数据分析，以帮助我们了解电影市场和观众喜好，从而做出更明智的决策。
## 数据准备和处理
原创
2023-08-15 13:09:49
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文章目录一、准备数据二、数据分析小题目三、开始分析问题四、完整代码 一、准备数据电影数据 提取码：nxi7二、数据分析小题目获取评分的平均分获取导演数量呈现Rating、Runtime的分布情况对电影进行分类统计genre三、开始分析问题首先使用pandas中的read_csv读取表格中的数据。data = pd.read_csv('./IMDB-Movie-Data.csv')
dat
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2023-09-26 21:39:46
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笔者的论文项目部分分享，主要内容为使用Neo4j构建知识图谱，使用python实现融合知识图谱推荐算法与相关的简单交互界面。 内容脑图如下图：主要学习自项亮的推荐系统实践与唐宇迪的推荐系统实战 其中不足 望多多指正 文章目录1.项目的环境配置2.数据源分析2.1 TMDB 5000 数据2.2Netflix Prize data数据3.数据处理3.1TMDB 5000 数据处理3.2Netflix
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2023-12-02 20:32:21
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pandas+pyecharts实战1（附代码）导入模块数据准备&预处理数据可视化1、评分等级分布2、每日评论量3、每小时评论量4、一周各天评论量5、角色热度6、观众地域分布 导入模块# 导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import Counter
from pyecharts.charts imp
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2024-01-13 22:45:15
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SparrowRecSys电影推荐系统项目（一）前言一、SparrowSystems总体架构图二、数据部分三、模型部分 前言SparrowrecSys推荐系统是王喆老师非常好的一个项目实战，我打算把这个项目弄懂并深入挖掘自己喜欢的领域。一、SparrowSystems总体架构图 这个架构图逻辑清晰，将整个推荐系统分为3部分：数据部分、模型部分、前端部分。二、数据部分推荐系统数据部分主要负责的是用
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2023-11-10 09:17:33
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基于Spark的电影数据分析设计系统，旨在处理海量的电影数据，通过高效的数据分析与挖掘，为用户提供精准的推荐和分析服务。然而，在设计与实施过程中，系统暴露出了一些问题，影响了业务运转和用户体验。
## 问题背景
在当前电影行业的竞争日益激烈的背景下，使用数据分析来提升观影体验，已经成为了开发与运营的重要环节。为了提升系统的数据处理能力，实现对用户行为的深度分析，团队选择了Apache Spar
1.Spark是什么？定义：Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。RDD是一种分布式内存抽象，其使得程序员能够在大规模集群中做内存运算，并且有一定的容错方式。而这也是整个Spark的核心数据结构，Spark整个平台都围绕着RDD进行统一分析引擎？spark是一款分布式内存计算的统一分析引擎，其特点是对任意类型的数据进行自定义计算。spark可以计算：结构化，非结构化等各种类型
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2023-08-01 19:21:10
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在本文中，我将详细阐述“基于Spark大数据分析的电影项目分析”的过程。本文将围绕背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结和扩展应用六个部分展开，力求台清晰阐释我们的实践经验。
### 背景定位
在进入实践之前，我们首先识别了初始的技术痛点。电影行业面临数据处理量巨大、数据分析效率低以及实时性要求高等挑战。为了更好地应对这些问题，采用大数据分析技术显得尤为必要。
我们利用了四象限图来
# 基于Spark的电影数据分析总结和体会
随着大数据技术的快速发展，数据分析已经成为了现代企业决策的重要依据。Apache Spark作为一种强大的大数据处理框架，无疑在这一领域中发挥了重要作用。本文将结合实际案例，分享基于Spark的电影数据分析的流程和体会，并提供相关的代码示例。
## 数据准备
在进行数据分析之前，首先需要准备好电影数据集。常用的电影数据集有MovieLens、IMD
通过学习Spark源码为了更深入的了解Spark。主要按照以下流程进行Spark的源码分析，包含了Spark集群的启动以及任务提交的执行流程：Spark RPC分析start-all.shMaster启动分析Work启动分析spark-submit.sh脚本分析SparkSubmit分析SparkContext初始化1.Spark RPC分析1.1.概述了解Spark分布式集群的执行流程，那就不得
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2023-11-07 08:02:35
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颠覆大数据分析之Spark为Shark所提供的扩展在Spark的RDD上执行SQL查询遵循的是传统并行数据库的三步流程：查询解析逻辑计划的生成将逻辑计划映射为物理的执行计划Shark使用Hive查询编译器来进行查询语句的解析。它会生成一棵抽象语法树，然后再将它转化成一个逻辑计划。Shark中逻辑计划的生成方式也类似于Hive中的。但两者的物理计划的生成方式则不尽相同。Hive中的物理计划是一系列的
实现Spark电影数据分析代码
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“Spark电影数据分析代码”。在这个过程中，我将指导你完成每一个步骤，并提供相关的代码和注释。
步骤一：设置环境
在开始之前，我们需要确保正确设置了Spark环境。这包括安装Java、Scala和Spark，并配置好相关的环境变量。在完成这些步骤后，我们可以开始编写代码了。
步骤二：导入数据
你需要先准备好电
原创
2024-01-03 06:59:10
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# 基于Spark的电影数据分析总结与体会
## 1. 引言
随着大数据时代的到来，数据分析在各个领域的应用越来越广泛。在电影行业中，掌握观众的偏好、票房预测、以及分析观众的年龄和性别等特征变得尤为重要。Apache Spark作为一个强大的大数据处理工具，展示了它在电影数据分析中的巨大潜力。本文结合实际案例，总结基于Spark的电影数据分析的经验与体会。
## 2. Spark介绍
Ap
在大数据分析领域，基于 Hive 的电影数据分析是一项越来越受到重视的任务。使用 Hive，我们能够方便地处理海量数据，为电影相关的各类问题提供数据支持。在这篇博文中，我将详细介绍如何进行“基于 Hive 的电影数据分析”，包括从环境配置到参数调优的各个步骤。
### 环境配置
首先，确保你的环境已经配置好 Apache Hive。在安装 Hive 之前，您需要确保 Hadoop 已经正确安装
数据清洗时数据科学项目的第一步，往往也是最重要的一步。 本章主要做数据统计（总数、最大值、最小值、平均值、标准偏差）和判断记录匹配程度。Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤： 1. 在输入数据集上定义一组转换。 2. 调用action，用以将转换后的数据集保存到持久存储上，或者把结果返回到驱动程序的本地内存。 3. 运行本地计算，本地计算处理
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2023-06-28 19:33:14
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在这篇文章中，我们将探讨如何进行“基于Spark的电影数据集分析”。此过程将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。让我们一起深入这个主题，使用代码示例、图表和图形以便更好地理解。
## 版本对比
在处理Spark及其相关库时，理解不同版本之间的特性差异至关重要。例如，Spark 2.x与3.x之间的主要改进在于性能模型的优化。我们在下表中总结了这些差异：
| 特
案例1-TOP N个数据的值输入数据： 1,1768,50,155
2,1218,600,211
3,2239,788,242
4,3101,28,599
5,4899,290,129
6,3110,54,1201
7,4436,259,877
8,2369,7890,27处理代码：def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建Spar
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2024-09-18 11:55:09
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一 简介spark核心是RDD，官方文档地址：https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds官方描述如下：重点是可容错，可并行处理Spark revolves around the concept of a resilient distribute
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2024-01-15 06:59:12
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企业spark案例 —— 出租车轨迹分析任务描述本关任务：将出租车轨迹数据规整化，清洗掉多余的字符串。 相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何使用 SparkSQL 读取 CSV 文件，2.如何使用正则表达式清洗掉多余字符串。 SparkSQL 读取 CSVval spark = SparkSession.builder().appName("Step1").master("local")
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2023-10-11 17:22:59
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