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要在电影产业规模持续扩张、市场竞争日益激烈的背景下电影数据已成为驱动行业发展的核心要素。从电影项目的前期策划、中期发行到观众的观影决策再到行业趋势研究精准且深入的数据分析都发挥着关键作用。本研究基于Spark技术开发的电影数据分析系统深度融合大数据处理与机器学习算法致力于为电影行业全链条提供高效、精准的数据支持与决策依据。系统以Python作为核心开发语言结合Django框架搭建起稳定、高效的Web应用架构确保系统具备良好的扩展性与交互性。MySQL数据库用于存储结构化数据保障数据的安全性与便捷查询Hadoop、Spark和Hive构成大数据处理核心实现海量电影数据的分布式存储与高效计算能够快速完成复杂的数据清洗、转换和分析任务Echarts可视化库则将分析结果以直观、美观的折线图、柱状图、饼图等形式呈现助力用户快速理解数据背后的规律。系统功能全面且实用涵盖数据采集、多维度分析、票房预测、电影推荐等多个模块。数据采集模块采用Selenium爬虫技术实时获取猫眼电影网站数据确保数据的时效性与准确性多维度分析模块从电影类型、评分、时间、票房等多个角度展开深度剖析挖掘电影市场潜在规律票房预测模块基于机器学习随机森林回归模型结合电影类型、发行地区、首周票房等关键因素输出可靠的票房预测结果电影推荐模块运用协同过滤推荐算法根据用户观影历史和行为数据实现个性化电影推荐。经严格测试与优化系统在功能完整性、数据准确性、运行稳定性及性能表现上均达到预期标准。无论是高并发场景下的响应速度还是复杂数据处理任务的执行效率都能满足用户需求。未来系统将持续优化算法模型提升预测与推荐的精准度拓展数据采集维度纳入更多元化数据源并探索与人工智能前沿技术的深度融合进一步增强系统的智能化水平为电影行业的数字化、智能化发展提供更强大的助力。关键字电影数据分析Spark机器学习协同过滤推荐算法数据可视化Python 语言4、核心代码#导包frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportmonotonically_increasing_idfrompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,IntegerType,StringType,FloatTypefrompyspark.sql.functionsimportcount,mean,col,sum,when,max,min,avg,explode,split,row_number,year,monthfrompyspark.sql.windowimportWindowif__name____main__:#构建sparkSparkSession.builder.appName(sparkSQL).master(local[*]).\ config(spark.sql.shuffle.partitions,2).\ config(spark.sql.warehouse.dir,hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse).\ config(hive.metastore.uris,thrift://node1:9083).\ enableHiveSupport().\ getOrCreate()#读取catMovieDataspark.read.table(catMovieData)#需求一 类型分析 统计explode_dfcatMovieData.withColumn(type,explode(split(col(type),-)))result1explode_df.groupBy(type).agg(count(type).alias(type_count))# sqlresult1.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,movieTypeCount).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result1.write.mode(overwrite).saveAsTable(movieTypeCount,parquet)spark.sql(select * from movieTypeCount).show()#需求二 票房TOP10sorted_dfcatMovieData.orderBy(col(allBoxOffice).desc())result2sorted_df.limit(10)# sqlresult2.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,boxTopMovie).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result2.write.mode(overwrite).saveAsTable(boxTopMovie,parquet)spark.sql(select * from boxTopMovie).show()#需求三 类型最大票房result3explode_df.groupBy(type).agg(max(firstBoxOffice).alias(max_firstBoxOffice),max(allBoxOffice).alias(max_allBoxOffice))# sqlresult3.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,typeMaxBox).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result3.write.mode(overwrite).saveAsTable(typeMaxBox,parquet)spark.sql(select * from typeMaxBox).show()#需求四 国家统计explode_df2catMovieData.withColumn(country,explode(split(col(country),,)))result4explode_df2.groupBy(country).agg(count(country).alias(country_count))# sqlresult4.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mcountryCount).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result4.write.mode(overwrite).saveAsTable(mcountryCount,parquet)spark.sql(select * from mcountryCount).show()#需求五 评分分类catMovieDatacatMovieData.withColumn(rateCategory,when(col(rate)0,None).otherwise(when((col(rate)10)(col(rate)20),半星).when((col(rate)20)(col(rate)30),1星).when((col(rate)30)(col(rate)40),1.5星).when((col(rate)40)(col(rate)50),2星).when((col(rate)50)(col(rate)60),2.5星).when((col(rate)60)(col(rate)70),3星).when((col(rate)70)(col(rate)80),3.5星).when((col(rate)80)(col(rate)90),4星).when((col(rate)90)(col(rate)100),4.5星)))filter_dfcatMovieData.filter(col(rate)!0)result5filter_df.groupBy(rateCategory).count()# sqlresult5.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,starCategory).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result5.write.mode(overwrite).saveAsTable(starCategory,parquet)spark.sql(select * from starCategory).show()#需求6 按类型票房分析grouped_dfexplode_df.groupBy(type,title).agg({allBoxOffice:sum})grouped_dfgrouped_df.withColumnRenamed(sum(allBoxOffice),allBoxOffice)windowWindow.partitionBy(type).orderBy(col(allBoxOffice).desc())ranked_dfgrouped_df.withColumn(row_num,row_number().over(window))#过滤出每组的前十result6ranked_df.filter(col(row_num)10).drop(row_num)# sqlresult6.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,perTypeBox).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result6.write.mode(overwrite).saveAsTable(perTypeBox,parquet)spark.sql(select * from perTypeBox).show()#需求7 按类型评分filter_df2explode_df.filter(col(rate)!0)result7filter_df2.groupBy(type,rate).agg(count(rate).alias(rate_count))# sqlresult7.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,perTypeRate).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result7.write.mode(overwrite).saveAsTable(perTypeRate,parquet)spark.sql(select * from perTypeRate).show()#需求8类型平均时长result8explode_df.groupBy(type).agg(avg(duration).alias(avg_duration))# sqlresult8.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,typeAvgTime).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result8.write.mode(overwrite).saveAsTable(typeAvgTime,parquet)spark.sql(select * from typeAvgTime).show()#需求9 年度平均评分分析time_df1catMovieData.withColumn(releaseTime,col(releaseTime).cast(date))time_df2catMovieData.withColumn(year,year(col(releaseTime)))result9time_df2.groupBy(year).agg(avg(rate).alias(year_rate))# sqlresult9.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mYearRate).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result9.write.mode(overwrite).saveAsTable(mYearRate,parquet)spark.sql(select * from mYearRate).show()#需求十 国家平均result10explode_df2.groupBy(country).agg(avg(rate).alias(avg_rate))# sqlresult10.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mCountryRate).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result10.write.mode(overwrite).saveAsTable(mCountryRate,parquet)spark.sql(select * from mCountryRate).show()#需求十一 类型result11explode_df.groupBy(type).agg(avg(rate).alias(avg_rate))# sqlresult11.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mTypeRate).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result11.write.mode(overwrite).saveAsTable(mTypeRate,parquet)spark.sql(select * from mTypeRate).show()#需求十二 时间分析result12time_df2.groupBy(year).agg(count(year).alias(year_count))# sqlresult12.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mYearCount).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result12.write.mode(overwrite).saveAsTable(mYearCount,parquet)spark.sql(select * from mYearCount).show()#月度time_df3time_df1.withColumn(month,month(col(releaseTime)))result13time_df3.groupBy(month).agg(count(month).alias(year_count))# sqlresult13.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mMonthCount).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result13.write.mode(overwrite).saveAsTable(mMonthCount,parquet)spark.sql(select * from mMonthCount).show()#时长分析catMovieDatacatMovieData.withColumn(durationCategory,when(col(duration)0,None).otherwise(when((col(duration)0)(col(rate)50),很短).when((col(duration)50)(col(rate)80),较短).when((col(duration)80)(col(rate)120),中).when((col(duration)120)(col(rate)150),较长).otherwise(很长)))filter_df4catMovieData.filter(col(duration)!0)result14filter_df4.groupBy(durationCategory).count()# sqlresult14.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mTimeCategory).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result14.write.mode(overwrite).saveAsTable(mTimeCategory,parquet)spark.sql(select * from mTimeCategory).show()#需求15 各类型平均票房result15explode_df.groupBy(type).agg(avg(allBoxOffice).alias(avg_allBoxOffice))# sqlresult15.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mTypeAvgBox).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result15.write.mode(overwrite).saveAsTable(mTypeAvgBox,parquet)spark.sql(select * from mTypeAvgBox).show()#各国家票房result16explode_df2.groupBy(country).agg(avg(allBoxOffice).alias(avg_allBoxOffice))# sqlresult16.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mCountryAvgBox).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result16.write.mode(overwrite).saveAsTable(mCountryAvgBox,parquet)spark.sql(select * from mCountryAvgBox).show()#年度平均票房result17time_df2.groupBy(year).agg(avg(allBoxOffice).alias(avg_allBoxOffice))# sqlresult17.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mYearAvgBox).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result17.write.mode(overwrite).saveAsTable(mYearAvgBox,parquet)spark.sql(select * from mYearAvgBox).show()5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式