✨作者主页IT毕设梦工厂✨个人简介曾从事计算机专业培训教学擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、GO、微信小程序、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。☑文末获取源码☑精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、部分代码设计五、论文参考六、系统视频结语一、前言本系统《基于大数据的食谱菜谱数据可视化与分析》主要围绕食谱菜谱数据的存储、计算、分析与可视化展示展开采用Hadoop与Spark作为大数据处理核心结合HDFS完成数据存储利用Spark SQL、Pandas、NumPy进行数据清洗、统计分析和关联挖掘后端提供PythonDjango与JavaSpring Boot两个版本数据库使用MySQL前端通过Vue、ElementUI、Echarts、HTML、CSS、JavaScript和jQuery完成页面交互与图表呈现。系统功能包括系统首页、数据大屏、用户管理、菜肴信息管理、分类结构分析、烹饪难度分析、食材搭配分析、热度互动分析、制作流程分析、风味洞察分析、个人信息和修改密码。用户可以在数据大屏查看菜谱整体情况在菜肴信息管理中维护菜谱基础数据在分类结构分析中查看菜系与类别分布在烹饪难度分析中了解不同难度菜谱占比在食材搭配分析中观察常见食材组合在热度互动分析中查看浏览、收藏、评论等互动指标在制作流程分析和风味洞察分析中梳理步骤与口味特征。系统借助大数据计算和可视化图表把分散的食谱菜谱数据整理成较直观的分析结果方便毕业设计阶段进行功能演示和后续扩展。二、开发环境大数据框架HadoopSpark本次没用Hive支持定制开发语言PythonJava两个版本都支持后端框架DjangoSpring Boot(SpringSpringMVCMybatis)两个版本都支持前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery详细技术点Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy数据库MySQL三、系统界面展示基于大数据的食谱菜谱数据可视化与分析系统界面展示四、部分代码设计项目实战-代码参考sparkSparkSession.builder.appName(RecipeBigDataAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()defcategory_structure_analysis(request):recipe_dfspark.read.format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/recipe_db).option(dbtable,recipe_info).option(user,root).option(password,123456).load()recipe_df.createOrReplaceTempView(recipe_info)category_dfspark.sql(SELECT category_name, cuisine_name, COUNT(*) AS recipe_count, ROUND(AVG(heat_score), 2) AS avg_heat FROM recipe_info GROUP BY category_name, cuisine_name ORDER BY recipe_count DESC)total_countcategory_df.agg({recipe_count:sum}).collect()[0][0]category_rowscategory_df.collect()category_result[]forrowincategory_rows:item{category:row[category_name],cuisine:row[cuisine_name],count:row[recipe_count],avg_heat:row[avg_heat],ratio:round(row[recipe_count]/total_count,4)iftotal_countelse0}category_result.append(item)pie_data[{name:item[category],value:item[count]}foritemincategory_result]bar_data{category:[item[category]foritemincategory_result],count:[item[count]foritemincategory_result]}max_categorycategory_result[0]ifcategory_resultelse{category:暂无,count:0}min_categorycategory_result[-1]ifcategory_resultelse{category:暂无,count:0}insight分类分布已按菜系和类别完成统计returnJsonResponse({code:200,pie_data:pie_data,bar_data:bar_data,max_category:max_category,min_category:min_category,insight:insight},json_dumps_params{ensure_ascii:False})defingredient_pair_analysis(request):ingredient_dfspark.read.format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/recipe_db).option(dbtable,recipe_ingredient).option(user,root).option(password,123456).load()ingredient_df.createOrReplaceTempView(recipe_ingredient)pair_dfspark.sql(SELECT a.ingredient_name AS main_ingredient, b.ingredient_name AS match_ingredient, COUNT(*) AS pair_count FROM recipe_ingredient a JOIN recipe_ingredient b ON a.recipe_id b.recipe_id AND a.ingredient_name b.ingredient_name GROUP BY a.ingredient_name, b.ingredient_name HAVING COUNT(*) 2 ORDER BY pair_count DESC LIMIT 20)pair_rowspair_df.collect()pair_result[]forrowinpair_rows:pair_result.append({source:row[main_ingredient],target:row[match_ingredient],value:row[pair_count]})node_setset()foriteminpair_result:node_set.add(item[source])node_set.add(item[target])nodes[{name:name,symbolSize:18}fornameinnode_set]links[{source:item[source],target:item[target],value:item[value]}foriteminpair_result]top_pairpair_result[0]ifpair_resultelse{source:暂无,target:暂无,value:0}pair_totalsum(item[value]foriteminpair_result)returnJsonResponse({code:200,nodes:nodes,links:links,top_pair:top_pair,pair_total:pair_total},json_dumps_params{ensure_ascii:False})defheat_interaction_analysis(request):interaction_dfspark.read.format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/recipe_db).option(dbtable,recipe_interaction).option(user,root).option(password,123456).load()interaction_df.createOrReplaceTempView(recipe_interaction)heat_dfspark.sql(SELECT recipe_id, recipe_name, SUM(view_count) AS views, SUM(collect_count) AS collects, SUM(comment_count) AS comments, ROUND((SUM(view_count) SUM(collect_count) * 3 SUM(comment_count) * 5) / 10, 2) AS heat_score FROM recipe_interaction GROUP BY recipe_id, recipe_name ORDER BY heat_score DESC)heat_rowsheat_df.limit(30).collect()trend_rowsspark.sql(SELECT DATE_FORMAT(create_time, yyyy-MM-dd) AS day, COUNT(*) AS interact_count FROM recipe_interaction GROUP BY DATE_FORMAT(create_time, yyyy-MM-dd) ORDER BY day).collect()heat_list[]forrowinheat_rows:heat_list.append({recipe_id:row[recipe_id],recipe_name:row[recipe_name],views:row[views],collects:row[collects],comments:row[comments],heat_score:row[heat_score]})trend_days[row[day]forrowintrend_rows]trend_counts[row[interact_count]forrowintrend_rows]top_recipeheat_list[0]ifheat_listelse{recipe_name:暂无,heat_score:0}avg_heatround(sum(item[heat_score]foriteminheat_list)/len(heat_list),2)ifheat_listelse0max_commentmax([item[comments]foriteminheat_list],default0)returnJsonResponse({code:200,heat_list:heat_list,trend_days:trend_days,trend_counts:trend_counts,top_recipe:top_recipe,avg_heat:avg_heat,max_comment:max_comment},json_dumps_params{ensure_ascii:False})五、论文参考计算机毕业设计选题推荐-基于大数据的食谱菜谱数据可视化与分析系统-论文参考六、系统视频基于大数据的食谱菜谱数据可视化与分析系统-项目视频点击观看项目演示视频结语计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的食谱菜谱数据可视化与分析|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦源码获取⬇⬇⬇精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目