大数据毕业设计大数据平台

### 大数据平台毕业设计选题报告与实现方案

#### 1. 数据仓库构建与优化
此选题聚焦于如何利用现代技术栈来创建高效的数据仓库系统。通过分析不同行业的业务需求，探索适合特定场景下的ETL流程设计、存储结构选择以及查询性能调优方法[^1]。

CREATE TABLE sales_data (
    sale_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(255),
    quantity_sold INT,
    price_per_unit DECIMAL(10, 2),
    date_of_sale DATE
);

#### 2. 实时流处理框架的应用实践
针对互联网行业产生的海量日志信息或其他形式的连续事件序列，在线社交网络中的用户行为追踪等应用场景下，采用Apache Kafka+Flink/Spark Streaming组合搭建实时数据分析管道，完成从原始消息采集到最终报表展示的一站式解决方案开发[^2]。

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("topic-name"));
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records){
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", 
                          record.offset(), record.key(), record.value());
    }
}

#### 3. 基于机器学习的大规模预测模型训练平台建设
结合Hadoop生态系统内分布式计算资源管理工具YARN的支持，建立支持多种主流ML/DL库集成环境；同时考虑引入AutoML理念简化特征工程环节并提高自动化程度，使得非专业人士也能轻松上手进行复杂问题求解尝试。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}')