django基于Hadoop的物流大数据的可视化分析系统dozml63d

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前言

随着信息技术的飞速发展，大数据在各行各业中的应用变得日益广泛。物流行业作为信息流与货流的重要交汇点，其数据量庞大且复杂。不过传统物流系统在处理如此海量数据时往往显得力不从心，无法有效挖掘与分析数据中蕴含的价值。还有数据的实时性与准确性对于物流决策的影响至关重要。于是研究一种基于Hadoop的大数据物流可视化分析系统，不仅是对现有物流信息处理模式的优化，更是满足现代物流行业对数据处理能力日益增长需求的必然选择。
目前，物流行业中的数据处理多依赖于传统的数据库管理系统，这在处理大规模数据时常常遭遇性能瓶颈。如数据处理速度慢、无法有效支持复杂的数据分析等问题频繁出现，这严重制约了物流行业的信息化进程和服务质量提升。再者传统的数据可视化手段往往缺乏灵活性和互动性，难以满足用户对于数据深入理解的需求。所以本课题旨在通过引入Hadoop等大数据技术，解决现有物流数据处理和可视化的局限性，进一步强调了研究这一新型物流信息处理模式的必要性。
本课题的研究与实施，将对物流行业的数据处理能力和决策效率产生深远影响。首要的是利用Hadoop等大数据技术能有效提升数据处理的效率和准确性，为物流决策提供更加可靠的数据支持。其后基于这一新型数据处理平台的大屏可视化分析，不仅能增强数据的表现力和用户的交互体验，还能帮助用户更直观、快速地洞察数据背后的业务逻辑。除此之外这种创新的物流信息处理方式还有望推动物流行业的整体信息化水平，为行业带来更加高效和智能的服务模式。所以本课题的研究不仅具有强烈的实用价值，也对推动物流行业技术进步具有重要意义。

一、项目介绍

开发语言：Python
python框架：django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js
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三、功能介绍

Django基于Hadoop的大数据物流可视化分析系统包含了用户和管理员两个角色，用户的功能有物流信息的功能，的功能，以及公告信息的功能。而管理员在后端能够对不同的物流信息进行管理，还可以通过看板统计进行可视化展示。

图4-1 Django基于Hadoop的大数据物流可视化分析系统系统架构图

四、核心代码

部分代码：

def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)


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五、效果图

六、文章目录

目 录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 1
1.3 国内外发展现状 2
1.3.1 国内研究现状 2
1.3.2 国外研究现状 2
1.4 本文的组织结构 3
第2章 项目相关技术 4
2.1 MySQL 数据库技术 4
2.2 协同过滤算法 5
2.3 Django框架 6
2.4 scrapy框架 6
2.5 hadoop技术 6
2.6 spark 7
2.7 hive 7
第3章 系统分析 8
3.1 系统的可行性分析 8
3.1.1 技术可行性分析 8
3.1.2 经济可行性分析 8
3.1.3 操作可行性分析 8
3.1.4 法律可行性分析 9
3.2 需求分析 9
3.3 系统用例建模 10
3.3.1 Django基于Hadoop的大数据物流可视化分析系统管理员用例分析 10
3.3.2 Django基于Hadoop的大数据物流可视化分析系统管理员用例分析 10
第4章 系统设计 12
4.1 系统总体构架 12
4.2 系统各个功能模块设计 12
4.2.1 管理员业务流程设计 12
4.2.2 用户业务流程设计 13
4.3 数据库得设计 14
4.4 系统设计流程 17
4.4.1 系统流程概述 17
4.4.2 爬虫流程 18
4.4.3 系统架构及原理 20
4.4.4 系统数据分析 21
第5章 系统实现 23
5.1 前端功能模块 23

5.2 后台功能模块 24

第6章 系统测试 35
6.1 系统测试目的及意义 35
6.2 测试的准则 35
6.3 系统用例测试 35
6.3.1 管理员用例测试 35
6.3.2 管理员系统的用例测试 36
6.3.3 用户用例测试 36
第七章 总结与展望 38
参考文献 39
致 谢 40
附 录 41