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Lun文目录

第一章 概述 2
1.1课题研究背景 2
1.2 课题研究意义 2
1.3国内外发展现状 3
1.4研究内容 3
1.5本文的结构 3
第二章 开发工具及技术介绍 4
2.1 Java编程语言 4
2.2 Spark简介 4
2.3 SPRINGBOOT 框架 5
2.4 MySQL数据库 5
2.5 B/S架构 5
第三章 系统分析 1
3.1功能需求分析 1
3.2系统可行性分析 1
3.2.1技术可行性 1
3.2.2经济可行性 1
3.2.3社会可行性 2
3.3系统用例分析 2
3.4流程图设计 3
3.4.1登录流程图 3
3.4.2添加新用户流程图 4
第四章 系统概要设计 5
4.1系统设计原理 5
4.2功能模块设计 5
4.3数据库设计 5
4.3.1数据库设计原则 5
4.3.2数据库E-R图设计 5
4.3.3数据库表结构设计 7
第五章 系统功能实现 10
5.1系统登录注册实现 10
5.2管理员模块实现 10
5.3用户模块实现 13
第六章 系统测试 14
6.1软件测试原则 14
6.2软件测试过程 15
6.3测试用例 16
6.4本章小结 16
结 论 17
致 谢 18
参考文献 19

前言

.4研究内容
（1）调研：通过网络、图书馆等渠道调查该课题的参考资料。
（2）系统需求分析：对参考资料分类整理，设想需求与功能，再研究实现功能所需的开发工具、技术、数据库等。
（3）系统概要设计：设计功能模块、流程、数据库模型、表与字段间的关系等。
（4）系统实现：对系统用户以文字加截图的形式进行精细化分解。
（5）系统测试：测试的作用和好处，测试的具体操作步骤，分析需求与测试结果是否一致。
1.5本文的结构
本论文分为六个章节。
第一章，绪论，其包含课题背景及意义，现国内外的发展现状，本课题要研究的内容，所使用开发工具的描述等信息。
第二章，主要介绍了系统的开发技术。
第三章，先讲述功能需求分析，再讲述系统可行性分析和流程图的设计。
第四章，是系统设计原理，功能模块设计和数据库设计。
第五章，详细讲述每个界面的正确操作步骤。
第六章，该章讲述了测试的目的以及测试过程及用例。
最后对论文进行总结，包括致谢和参考文献等内容。

主要技术

.2 Spark简介
Spark最初由加州大学伯克利分校的AMP(算法、机器和人)实验室于2009年开发，是一个基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型、低延迟的数据分析应用程序。Spark最初是一个研究项目，它的许多核心思想来自学术研究论文。2013年，Spark加入Apache孵化器项目，开始快速发展。目前已成为Apache软件基金会分布式计算系统(Hadoop、Spark和Storm)三大最重要的开源项目之一。
Spark是大数据计算领域的后起之秀，在2014年打破了Hadoop的排序基准(Sort Benchmark)记录，使用206个节点在23分钟内对100tb的数据进行排序。Hadoop使用2000个节点在72分钟内对相同的数据进行排序。换句话说，Spark只使用十分之一的计算资源，速度是Hadoop的三倍。这一新的记录使Spark成为一个受欢迎的平台，并表明Spark可以作为一个更快、更高效的大数据计算平台。
2.3 SPRINGBOOT 框架
Spring Boot是由Pivotal的开发团队在2013年开发的一个免费、轻量级、开源的系统框架。SpringBoot的主要设计思想是约定大于配置，因此SpringBoot在设计时几乎达到零配置。SpringBoot集成了业界的开源框架。
SpringBoot是一个非常强大的后台框架，因为SpringBoot的开发基本上不需要写配置文件，所以利用SpringBoot来构建网站的后台环境，在SpringBoot的YML配置文件中写项目启动端口，项目就可以启动了。项目的Java和静态文件由SpringBoot管理。

系统设计

4.1系统设计原理
设计原理，是指一个系统的设计由来，其将需求合理拆解成功能，抽象的描述系统的模块，以模块下的功能。功能模块化后，变成可组合、可拆解的单元，在设计时，会将所有信息分解存储在各个表中，界面不会显示所有定义的字段。在设计时，会有几大要求，抽象、模块化、信息隐藏、耦合低、内聚等特性，本系统的设计也符合以上几大特性。制作和显示流程都属于程序员需要分析研究的一部分。每个模块都是相对独立的。

功能截图

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