豆瓣电影大数据分析 - 【附带爬虫、数据处理、分析与可视化】
项目简介
本项目是一个全面的大数据实战案例，聚焦于豆瓣电影数据的深度探索。利用大数据技术栈，包括Hadoop分布式系统及其生态系统中的重要组件（如Spark、HBase、Hive、Sqoop和Mahout），进行全面的数据分析与应用开发。项目旨在通过实际操作，展示从数据采集到分析、再到可视化的全过程，适合大数据分析师、数据工程师以及对影视数据分析感兴趣的开发者学习与实践。
核心功能与步骤
1. 数据采集（爬虫实现）
- 技术栈: Python + BeautifulSoup + urllib
- 目标: 爬取豆瓣电影的相关数据，包括但不限于电影名、评分、评论、导演和演员信息。
- 目录: 所有爬虫源代码位于
DouBan_Spider目录下，易于上手，方便修改以适应不同的数据需求。
2. ETL (提取-转换-加载)
- 阶段: 针对采集的数据执行清洗、标准化处理，确保数据质量，准备用于后续分析。
- 工具: 结合Hadoop生态工具进行高效处理。
3. 数据分析
- 范围: 包括但不仅限于：
- 影视情感分析
- 影评文本挖掘
- 电影类型及流行趋势研究
- 用户行为分析
- 技术: 利用Spark等工具进行复杂的数据分析，深入理解数据背后的洞察。
4. 可视化
- 目的: 将分析结果转化为直观图表和报告，便于理解和分享。
- 实现: 使用适合大数据量处理的可视化工具或库，呈现分析发现。
技术栈概览
- 基础架构: Hadoop
- 关键组件: Spark（处理）、HBase（存储）、Hive（SQL查询）、Sqoop（数据迁移）、Mahout（机器学习）
- 编程语言: 主要为Python，结合SQL和Scala（在特定组件中）
使用指南
- 环境搭建: 确保你的开发环境已配置好Hadoop等相关组件。
- 运行爬虫: 浏览
DouBan_Spider目录，按照说明运行爬虫脚本。 - 数据处理: 根据ETL文档，处理收集的数据。
- 执行分析脚本: 利用提供的Spark作业和SQL查询进行数据分析。
- 可视化展示: 运行可视化代码，生成分析报告或图表。
注意事项
- 请遵守豆瓣网站的robots.txt规则，合理控制爬取频率，避免对服务器造成不必要的压力。
- 在使用过程中，根据自己的硬件和网络条件调整参数。
- 本项目旨在教育和学习目的，请勿将未经许可的数据用于商业用途。
参与贡献和反馈是被鼓励的，让我们共同进步，探索更多关于大数据分析的奥秘！
以上便是本项目的简要介绍，欢迎加入数据分析的旅程，挖掘数据背后的故事。