大数据毕业设计的"万能公式"

前言

博主18年大数据毕设思路实现设计链接

最近，很多同学都在问大数据的毕业设计如何做，如何能把大数据的毕业设计做出点东西等等，今天就主要写写大数据毕业设计如何做，以及大数据毕业的设计的难点在哪。

大多数的大数据毕设，其实万变不离其宗，有一个固定的“框架”，总结起来就两部分：数据处理、数据可视化。至于数据处理、数据可视化用到的技术，需要根据题目要求“填充”到框架中。

题目分析

比较常见的大数据毕业的题目：xxxx推荐系统和基于大数据技术的xxx系统。从题目来看，大数据毕业设计的前半部分是技术实现，后面的”系统“对应的就是前端展示。

推荐系统，一般使用协同过滤算法来实现推荐的功能，这就是技术实现。通过算法对用户A进行推荐，如何把推荐结果拿老师看，总不能直接让老师看数据库或者文本的数据吧，所以这就涉及到了前端开发。

至于基于大数据技术的xxx系统，首先分析需要哪些大数据技术，是做离线分析还是实时计算，然后来选择技术栈。但是不论是离线分析还是实时计算，最后都会生成结果数据，这就是技术实现部分。将结果数据展示出来，这就是系统对应的前端展示。

毕设技术栈

从命题角度分析完了大数据毕业是如何实现的，那难点在哪里呢？对于大部分同学来说，难点在于技术的广度。

大数据技术

首先对于大数据专业的学生来说，技术实现部分涉及的算法和大数据技术，通过大学课程的学习，多多少少还是有些了解的。例如离线分析涉及的Hadoop、hive等技术，实时计算涉及的SparkStreaming、Flink、Kafka等。在大数据毕业设计中，大数据部分要做的设计内容有：

1. 环境准备（虚拟机、网络设置、互信、jdk配置等）
2. 集群的搭建（Hadoop、kafka等）
3. SparkStreaming、flink的程序开发和运行脚本开发

上面设计的知识点：Linux、Java/scala和部分shell开发能力。

上述应用的大数据技术，其目的就是将数据集（ODS）通过过滤、聚合等分析手段，得出我们想要的指标/标签数据，然后将数据放入数据库（通常是MySQL）。这里就涉及到一个数据同步问题，如何将结果数据同步到MySQL中，在程序开发设计时需要考虑。

最后在前台页面开放对这些数据的查询/可视化能力。对于数据的可视化，这就涉及到了前后端开发。

前后端开发

顾名思义，前后端分为前端和后端。后端的技术选型有很多，Java的SSM或者Springboot、Python的flask/django以及Nodejs的Express等，基于与上述大数据技术结合和开发简易性考虑，这里推荐springboot。

springboot的dao层连接数据库，在controller层开发api返回数据给前端请求。

至于前端可视化，html、JavaScript、css三剑客是基础，再不济也得能看懂一点点。因为就算你从网上找到模板，肯定也不是百分百适用，肯定需要有修改的地方。而且现在从网上找的模板，基本上没有使用原生的html、JavaScript开发的了，大部分是基于框架。

我个人比较喜欢的html框架是element plus，js框架就是vue，然后配套一些可用可不用但是用了会很爽的语言，例如typescript、sass等。说到vue就得提一下vue-router（路由组件、如果有页面切换要使用）、axios（必选项，要请求后台数据）、vuex/pinia（涉及全局变量要用）等。

后台api和前端页面开发完之后，开始联调，最后符合自己的预期就好。

关于前后端开发的技术栈和设计思路，可以参考我的这篇文章：因为一部遮天，我用三种语言实现了腾讯国漫评分系统

论文

看了上面列举的技术战之后，可能会觉得大数据毕设论文又难写了。当时作为纯纯小白，我大数据毕设论文写了1.8w字。除了阐述自己做的设计内容之外，还要应付查重，所以从网上复制粘贴查重率可能很高。

所以怎么写。。。容我先思考一下，抽空再开一篇。。。

结语

怎么说呢，如果毕业想要从事IT技术岗的，可以搞一下我上面列举的技术栈，都比较有意思。如果只是为了应付毕业设计，就看看就行。。