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文章目录
- ⚡⚡文末获取源码
- Hadoop短视频流量数据-研究背景
- Hadoop短视频流量数据-技术
- Hadoop短视频流量数据-图片展示
- Hadoop短视频流量数据-代码展示
- Hadoop短视频流量数据-结语
Hadoop短视频流量数据-研究背景
在当今信息爆炸的时代,短视频已成为互联网流量的重要组成部分。然而,随着短视频流量的快速增长,如何有效处理和分析这些数据成为了一个亟待解决的问题。本研究课题以“Hadoop短视频流量数据 Java+SpringBoot+Vue+MySQL”为核心,旨在利用大数据技术(Hadoop)对短视频流量数据进行高效存储和分析,并结合Java、SpringBoot、Vue和MySQL等技术构建一套完整的短视频流量数据处理系统。这一研究不仅有助于提升短视频平台的运营效率和用户体验,还可以为相关领域的数据处理和分析提供有益参考,具有重要的理论和实践意义。
Hadoop短视频流量数据-技术
开发语言:Java+Python
数据库:MySQL
系统架构:B/S
后端框架:SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django
前端:Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts
Hadoop短视频流量数据-图片展示
Hadoop短视频流量数据-代码展示
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException; public class VideoTrafficProcessor { public static class VideoTrafficMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> { public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 假设每行数据格式为:videoId,views String[] parts = value.toString().split(","); if (parts.length == 2) { context.write(new Text(parts[0]), new LongWritable(Long.parseLong(parts[1]))); } } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "Video Traffic Processor"); job.setJarByClass(VideoTrafficProcessor.class); job.setMapperClass(VideoTrafficMapper.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); }
}
Hadoop短视频流量数据-结语
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