# 基于Hadoop和Spark和Flink的大数据可视化分析和协同过滤推荐系统

**Repository Path**: wang_jiulong/HadoopSparkFlinkRecommendProject

## Basic Information

- **Project Name**: 基于Hadoop和Spark和Flink的大数据可视化分析和协同过滤推荐系统
- **Description**: 基于Hadoop和Spark和Flink的大数据可视化分析和协同过滤推荐系统
各类的都有，创作不易，拒绝白嫖
- **Primary Language**: Java
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-08-13
- **Last Updated**: 2024-03-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Spark, flink, hadoop

## README

 **

### 源码+V：wbgseven777

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1、基于Flink的电影票房实时分析：使用Flink处理实时票房数据，分析电影票房排名、趋势和影响因素。

2、基于Hive的图书阅读行为分析：分析图书借阅和阅读行为数据，使用Hive进行数据聚合和用户偏好分析。

3、基于Spark的市场营销效果分析：分析市场推广数据，使用Spark进行数据挖掘，评估不同营销策略的效果。

4、基于Flink的疫情预测模型：使用Flink处理实时疫情数据，构建预测模型，预测未来疫情趋势。

5、基于Hadoop和Hive的交通流量热点分析：分析交通流量数据，使用Hadoop存储和Hive查询，识别城市交通热点区域。

6、基于Spark的宠物健康分析：分析宠物健康数据，使用Spark的机器学习算法预测宠物健康风险。

7、基于Hive和Flink的地震预警系统：分析地震数据，使用Hive存储数据，结合Flink实时监测地震情况，提供地震预警。

8、基于Flink的二手车价格预测：分析二手车交易数据，使用Flink的时间序列分析算法预测二手车价格变化。

9、基于Hadoop和Spark的航空公司数据分析：分析航空公司数据，使用Hadoop进行大数据处理，使用Spark进行航班准点率和旅客满意度分析。

10、基于Flink的化妆品用户行为分析：分析化妆品用户行为数据，使用Flink进行实时用户行为分析，优化化妆品推荐。

11、基于Hive和Spark的热点舆情分析：分析社交媒体和新闻数据，使用Hive存储数据，使用Spark进行热点舆情分析和情感倾向分析。

12、基于Hadoop和Flink的个性化新闻推荐：根据用户兴趣和阅读历史，使用Hadoop存储数据，结合Flink进行实时个性化新闻推荐。

13、基于Spark的营养品市场趋势预测：分析营养品销售数据，使用Spark的时间序列分析算法预测市场趋势。

14、基于Hive和Spark的在线教育课程推荐：分析学生的学习历史和兴趣，利用Hive存储数据，使用Spark进行个性化课程推荐。

15、基于Flink的健康监测与预警系统：使用传感器数据，实时监测个体健康状况，利用Flink进行异常检测和健康预警。

16、基于Hadoop的能源消耗分析：分析能源消耗数据，使用Hadoop处理大量数据，识别能源使用模式和节能潜力。

17、基于Spark的社交媒体用户影响力分析：分析社交媒体数据，使用Spark进行用户影响力评估，识别影响力用户和趋势。

18、基于Hive和Flink的金融交易异常检测：分析金融交易数据，使用Hive存储数据，使用Flink进行交易异常检测，防止欺诈行为。

19、基于Spark的农作物种植预测：分析气象和土壤数据，使用Spark的机器学习算法预测最佳农作物种植方案。

20、基于Hive和Hadoop的社会网络分析：分析社交网络数据，使用Hive和Hadoop处理数据，探索社交关系和用户行为。

21、基于Flink的人流量分析：分析人流量数据，使用Flink进行实时监测，优化人流管理和场所布局。

22、基于Hive的零售销售分析：分析零售销售数据，使用Hive进行数据处理和统计，了解产品销售趋势和季节性变化。

23、基于Spark的环境污染趋势分析：分析环境监测数据，使用Spark进行趋势分析，监测污染情况和影响。

24、基于Flink的物流路径优化：分析物流数据，使用Flink进行路径规划和优化，降低物流成本和时间。

25、基于Hive和Spark的在线购物用户行为分析：分析在线购物数据，使用Hive存储数据，使用Spark进行用户购物行为分析和个性化推荐。

26、基于Hadoop的农业智能监测：分析农田数据，使用Hadoop处理数据，优化农业生产管理和资源利用。