大数据毕业设计hadoop+spark+hive高考数据分析可视化大屏_基于hive的数据分析毕设可不可以用spark

一、技术可行性

Spark提供了丰富的分布式计算、数据处理、机器学习和流处理功能，能够满足高考志愿推荐系统的设计和实现需求。现在，有很多优秀而成熟的技术可以用来构建高考志愿推荐系统。前端技术可以用React、Vue等框架。这些框架提供了丰富的组件和API，可以轻松地构建高质量的用户界面。后端技术可以用Node.js、Java等语言。这些语言提供了许多框架和库，可以轻松地构建高性能、可扩展和安全的应用程序。数据库技术可以用MySQL、MongoDB等数据库。这些数据库提供了数据的可靠性、可扩展性和数据保密性。使用云计算可以轻松地构建高考志愿推荐系统，并快速实现可伸缩性和高性能。总之，高考志愿推荐系统的设计与实现的技术可行性是非常高的。选择合适的技术和工具可以轻松地构建一个高质量和可靠的高考志愿推荐系统。

二、操作可行性

高考志愿推荐系统的设计与实现可以更好的方便高考毕业生能够顺利的进行高考志愿填报，系统的设计简单易用，界面清晰明了，操作流程简单。高考毕业的学生能够快速的上手，使用系统进行高考志愿的填报。

三、经济可行性

Spark是一个开源项目，没有使用费用，这使得开发和部署基于Spark的高考志愿推荐系统的设计与实现的成本相对较低，可以帮助高考毕业生减少时间成本，省去高考志愿填报的诸多烦恼，不管在技术上还是任务量上都不算太大，并且在业界已经有此类产品成功的案例，所以这个系统的设计是可行的。

综上所述，此平台是值得开发并具有一定实际意义的。