Spark驱动的新闻大数据实时分析与可视化系统设计

该毕业论文以"基于Spark的新闻网大数据实时分析设计与实现"为主题，针对当前网络环境下数据的重要性和大数据技术的应用趋势进行探讨。作者隶属于人工智能与机器人工程学院，学号为18280112，论文由一位副教授评审，完成于2022年5月20日。其研究背景强调了网络的便利性推动了软件开发和数据信息时代的进步，企业和开发者正利用大数据技术提供个性化服务，以满足商家和消费者的需求。 论文的核心内容围绕构建一个大数据可视化系统，该系统采用Spark作为核心技术，充分利用其分布式处理能力进行实时数据分析。系统划分为五个关键模块：数据收集模块负责从集群中收集本地日志信息；实时处理模块通过Spark进行深度分析，然后利用MySQL存储处理结果；离线查询模块通过Hive支持对历史数据的检索；页面显示层在实时状态下使用Echarts展示数据，而在离线情况下则借助Hue呈现数据。系统的目标是帮助商家根据分析结果调整运营策略和决策方向，提升用户体验。 论文的关键点在于如何利用Spark的大数据处理框架，结合数据收集、存储、处理和展示的技术手段，以实现对新闻网站用户行为的实时分析，并洞察用户的兴趣偏好。此外，论文还强调了数据挖掘在其中的作用，通过挖掘潜在价值，为商家提供精确的市场定位和未来发展方向的建议。 这篇毕业论文不仅介绍了基于Spark的大数据处理方法，还展示了其实践应用在新闻网站分析中的场景，具有较高的实用性和理论价值，适合IT专业人士和数据分析师参考学习。