2023年大数据专业毕设选题推荐选题注意事项：（1）数据是否能够获取（2）工作量是否满足毕设要求（3）代码是否通俗易懂，能否在短期内掌握（4）选题是否具有现实意义（5）个人电脑硬件是否支持运行大数据项目大数据毕设项目主要流程：（1）大数据环境搭建：虚拟机搭建（分布式、伪分布式）、Hadoop、Hbase、Zookeeper、Hive、Hbase、Kafka、Flume等组件的安装（2）数据获取与清洗：爬虫、公开渠道获取等（3）数据分析：选择合适的大数据分析技术（4）数据挖掘：聚类、预测、推荐等（5）可视化展示：大屏、导航栏跳转等一、Hive数据仓库相关选题Hive数据仓库项目的核心仓库分层：ODS（源数据层）、DWD（数据明细层）、DWS（数据汇总层）、ADS（数据应用层）（1）基于hive的民宿价格分析系统选题意义：在消费升级背景下，消费转型、消费提升成为新的研究热点．当前，中国旅游市场在加速复兴中，新型优质的中高端旅游产品推动旅游市场的迅速恢复．近两年民宿标准化文件相继出台，民宿行业对民宿评级工作的有序开展，使得民宿业进入了转型升级通道，也为民宿的理论研究创造出有利的条件。利用Hadoop、Hive、MapReduce等技术为用户解决在民宿选择问题，通过对用户所提供房屋的容纳人数、便利设施、洗手间数量、床的数量、卧室数量等相关信息，来进行可视化展示，更加详细的面向用户，更加清晰的展示当前房屋情况，为用户提供最合理的价格方案，该系统的设计目标是为用户提供可靠的可视化数据分析服务。创新点：（1）对Hive数据仓库进行分层建设（2）聚焦热点领域，较强的现实意义（3）可视化大屏展示技术路线：1、数据爬取：基于python爬取去哪网相关民宿信息，并进行数据清洗2、数据分析：基于Hive数据仓库进行数据存储和分析，分析维度包括：民宿价格均值、民宿评分排名、各区域民宿数量、民宿简介词云、民宿均价等3、数据迁移：Sqoop4、数据可视化：springBoot+echarts+MySQL可视化（2）基于hive的厨具用品数据分析可视化选题意义：目前智能手机随处可见，各种年龄段的人群都可以在网络上随心所欲的购买商品。巨量电商数据的存储及分析成为了人们普遍关注的话题。在大批量数据的计算场景中，时效性低的离线数据仓库是大多数业务的首要选择。依托Hadoop大数据平台，基于Hive数据仓库对电商网站中厨具用品销售数据进行分析。以可视化大屏的形式对分析结果进行可视化展示。首先运用Python技术爬取京东网站厨具用品销售数据，爬取的数据存储至HDFS文件系统。基于Hive数据仓库和HiveSQL工具对数据进行分析。运用Sqoop数据迁移工具，将分析完成的数据迁移至MySQL数据库。最后，以SpringBoot、MyBaties、Echart等技术构建可视化大屏，将分析结果以可视化图表的形式进行展示。创新点：（1）对Hive数据仓库进行分层建设（2）聚焦热点领域，较强的现实意义（3）可视化大屏展示技术路线：1、数据爬取：基于python爬取京东网站相关厨具销售信息，并进行数据清洗2、数据分析：基于Hive数据仓库进行数据存储和分析，分析维度包括：品牌平均销量、商品好评率分析、用户来源、销售标题词云、品牌价格、产品销量3、数据迁移：Sqoop4、数据可视化：springBoot+echarts+MySQL可视化（3）基于Hive的天气数据分析系统的设计与实现选题意义：随着互联网、计算和存储技术的快速发展，气象部门存储的气象数据量日益剧增，我国每年新增的气象资料达到PB量级，同时气象数据类型相对复杂，这使得传统的数据存储和处理技术不能很好解决目前用户的需求。当前国内外许多研究团队都致力于归纳分析这些海量数据，并从中挖掘出具有现实意义的气象规律或模式。近几年，云计算技术作为互联网领域的新产物，它为海量数据存储和处理提供了新的契机，它在海量数据挖掘技术领域中具有显著的优势，且已经得到了广泛的应用。创新点：（1）对Hive数据仓库进行分层建设（2）聚焦民生领域，较强的现实意义（3）可视化大屏展示技术路线：1、数据爬取：基于python爬取中国天气网站某城市历史天气信息，并进行数据清洗2、数据分析：每个月的不同天气占比，气温变化情况研究，不同天气类型在本年出现的占比，不同风向类型在本年出现的...
