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计算机专业毕业设计开题答辩与毕设答辩61问最强集锦
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技术应用：
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1.技术栈：python+django+vue+echarts
2..数据库mysql
本项目以对B站热门视频的数据分析与研究为研究背景，采用的框架为 Django和python开发了对B站热门视频的数据分析与研究。本文通过分析对B站热门视频的数据分析与研究的需求，建立起了相关的开发模型，构建出相关的系统需要的开发环境。通过调研，明确了对B站热门视频的数据分析与研究的需求，最后开发实现了系统并进行了测试
考虑到更方便后续对数据的处理和分析，在采集视频数据后，选择了将爬取到的数据存入CSV文件中。CSV提供了一种轻量级、便捷的方式来批量写入数据且CSV文件较小，便于在网络间传输和分享，这对于分布式计算框架如Hadoop非常有利。而且CSV以纯文本形式存储表格数据，每行代表一条记录，各字段由逗号（或其他分隔符）分隔。这种结构化数据格式可以被各种编程语言和工具解析，包括Hadoop生态中的MapReduce程序
数据存储到ods层做原始数据备份，对数据标准化后存入std层，随后做数据清洗并构建一致性维度，一致性事实，根据业务需求对事实表进行打标签，数据存入标签日表，再将数据从标签日表聚合至标签总表，通过标签总表生成标签索引表与实体索引表，之后自定义Spark jar包并集成Rorabitmap将两个索引表导出成bitmap表，最后将bitmap表存入Postgres, 一致性维度存入ElasticSearch为后端标签圈选功能提供数据支撑。
该章节的功能模块设计，只是大概描述了系统的所有功能模块，将功能按权限来讲解。系统总体结构图如图所示。
管理员登录进入对B站热门视频的数据分析与研究可以查看系统首页、排行榜管理、系统管理、我的信息等功能，进行详细操作，如图所示。
管理员点击排行榜；在排行榜页面输入类型，进行搜索，然后查看标题、封面、类型、商品时长、播放量、弹幕量、点赞数、回复数、上传时间、来源、发布位置、up主、点击次数、评论数、收藏数，还可以点击新增或删除、爬取数据等操作；如图所示
对B站热门视频的数据分析与研究展示图，如图所示。
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