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流程：
1.Python爬取去哪儿网全站旅游数据约10万+，存入mysql;
2.使用pandas+numpy/hadoop+mapreduce对mysql中旅游数据进行数据清洗，使用高德API计算地理信息，最终转为.csv文件上传hdfs;
3.hive建库建表导入.csv文件作为数据集；
4.一半指标使用离线hive_sql分析完成，一半指标使用实时Spark之Scala完成；
5.分析结果使用sqoop导入mysql;
6.使用Flask+echarts构建可视化大屏；
创新点：大屏可视化、Python爬虫、高德地图、Spark实时计算、Hadoop+Hive离线计算全部实现
选装(如果觉得功能太简单或者工作量不够)-->推荐系统、预测系统、知识图谱、后台管理

核心算法代码分享如下：

package com.bigdata.storm.kafka.util;import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;/*** @program: storm-kafka-api-demo* @description: redis工具类* @author: 小毕* @company: 清华大学深圳研究生院* @create: 2019-08-22 17:23*/
public class JedisUtil {/*redis连接池*/private static JedisPool pool;/***@Description: 返回redis连接池*@Param: *@return: *@Author: 小毕*@date: 2019/8/22 0022*/public static JedisPool getPool(){if(pool==null){//创建jedis连接池配置JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();//最大连接数jedisPoolConfig.setMaxTotal(20);//最大空闲连接jedisPoolConfig.setMaxIdle(5);pool=new JedisPool(jedisPoolConfig,"node03.hadoop.com",6379,3000);}return pool;}public static Jedis getConnection(){return getPool().getResource();}/*    public static void main(String[] args) {//System.out.println(getPool());//System.out.println(getConnection().set("hello","world"));}*/}