大数据与Spring Boot融合的电力数据分析系统

资源摘要信息:"基于Hadoop大数据和Spring Boot技术栈实现的电力生产数据分析系统" 本项目是面向电力生产数据分析的应用，利用了大数据技术和Spring Boot框架构建而成。项目技术选型包括Hadoop的HDFS用于数据存储、YARN用于任务调度，同时结合了pyspark进行数据预处理和分析。后端框架采用Spring Boot，持久层框架选用了MyBatis 3.3，数据库连接池则为Druid 1.0。页面交互部分使用Vue进行构建。此外，项目还涉及了后端部署的相关操作，需要在IDEA开发环境中安装lombok插件，以支持entity的get和set方法生成。 项目特点和知识点包括： 1. **Hadoop生态圈**：Hadoop是一个能够对大数据进行存储和处理的开源框架。在本项目中，Hadoop技术用于存储大量电力生产数据，并通过YARN进行高效的资源管理和任务调度。 2. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：HDFS是Hadoop的核心组件之一，是一个高度容错的系统，适合在廉价硬件上运行。它提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集的应用。 3. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：YARN是Hadoop的资源管理平台，负责计算资源的分配和任务调度。 4. **pyspark**：pyspark是Apache Spark的Python API，用于快速进行数据处理。在本项目中，它被用来对电力生产数据进行预处理和分析。 5. **Spring Boot框架**：Spring Boot是一个广泛使用的Java框架，它简化了基于Spring的应用开发。Spring Boot的一个核心特性是自动配置，能够简化项目搭建和开发过程。 6. **MyBatis持久层框架**：MyBatis是一个半自动的ORM（对象关系映射）框架，它提供了SQL映射文件和接口绑定，简化了数据访问层的代码。 7. **Druid数据库连接池**：Druid是一个数据库连接池实现，提供了强大的监控功能，可以监控连接池的工作情况。 8. **Vue前端框架**：Vue.js是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架，它易于上手、轻量级、灵活，并且在本项目中用于构建用户界面的交互部分。 9. **项目搭建和运行**：项目代码经过测试运行成功，包含详细的文档说明和项目截图，对于初学者来说，是一个很好的学习资源。下载后的项目资源还包括README.md文件，其中提供了项目搭建和运行的详细步骤。 10. **教育和学习用途**：该项目适合作为计算机相关专业学生、老师或企业员工的学习资料，也可作为毕设、课程设计或项目初期立项演示的素材。 11. **代码修改和扩展**：项目代码具有良好的可读性和可扩展性，适合初学者和有一定基础的开发者进行代码修改和新功能实现。 下载和使用本项目资源时，请确保遵守项目作者的使用说明，包括不用于商业目的。项目搭建和运行过程中遇到问题，作者还提供了答疑和远程教学服务，为项目使用者提供了学习上的便利。