springboot基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化(源码+爬虫可视化+文档+调试)

言

科学技术日新月异，人们的生活都发生了翻天覆地的变化，NBA球员大数据分析与可视化系统当然也不例外。过去的信息管理都使用传统的方式实行，既花费了时间，又浪费了精力。在信息如此发达的今天，可以通过网络这个媒介，快速的查找自己想要的信息，更加全方面的了解自己的网站信息。而且人们也可以突破传统信息管理的僵硬模式，制定属于自己的个性化的管理方案。基于现代人们的需求，设计并开发了一款NBA球员大数据分析与可视化。
本文基于Hadoop平台，针对NBA球员的大数据进行了分析和可视化。首先，通过数据采集和清洗，获取了包括球员个人信息、比赛数据、进球数据等多维度数据。然后，利用Hadoop集群进行数据处理和计算，包括统计各球员在不同场次中的表现指标，比如得分、篮板、助攻等。接着，通过数据可视化工具，如Tableau或matplotlib，对数据进行可视化展示，包括图表、雷达图、热力图等形式，以便进一步的数据分析和挖掘。通过这样的大数据分析与可视化方法，可以帮助球队教练和管理者更好地了解球员个人表现和团队整体水平，以做出更有效的战术和人员调整。

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一、项目介绍

开发语言：Java
框架：springboot
JDK版本：JDK1.8
服务器：tomcat7
数据库：mysql
数据库工具：Navicat11
开发软件：eclipse/myeclipse/idea
Maven包：Maven

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二、功能介绍

本系统是基于B/S架构的网站系统，分为系统管理员和用户两大部分。它的主要功能包括系统首页、个人中心、用户管理、战绩排行管理、球员信息管理、系统管理等。系统总体结构图如下，见图4-1。

图4-1 系统总体结构图
在NBA领域，大数据分析和可视化越来越受到重视，通过对球员数据的深入挖掘和分析，可以帮助球队和球员更好地制定战略和提升表现。基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统，将为用户提供个人中心、战绩排行管理、球员信息管理、用户管理和系统管理等功能。
（1）用户可以在个人中心查看和管理自己的数据分析结果，包括球员数据、比赛数据、得分、篮板、助攻等信息。同时，用户可以根据自身需求定制数据分析报告，帮助他们更好地了解球赛趋势和球员表现。
（2）系统将提供战绩排行管理功能，用户可以查看不同球员或球队的排名情况，比如得分排行、篮板排行、助攻排行等，通过这些数据可以更好地评估球员和球队的表现。
（3）球员信息管理功能将帮助用户了解各球员的基本信息，包括生日、身高、体重、位置等，用户可以通过这些信息更好地了解球员的特点和优势，从而更好地为球队制定战略。
（4）在用户管理方面，系统可以帮助管理员对用户进行管理和权限控制，保障数据的安全性和隐私性。同时，系统管理功能可以帮助管理员监控系统运行情况，保证系统的稳定性和可靠性。
综上所述，基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统将为用户提供全面的数据管理和分析功能，帮助他们更好地了解球员数据和表现，从而提升球队的竞争力和表现。

三、核心代码

四、效果图

五、文章目录

目 录

摘 要 III
Abstract 4
目 录 5
第一章 绪 论 1
1.1研究背景与意义 1
1.2系统研究现状 1
1.3 研究内容 2
第二章 开发工具和开发技术 3
2.1系统的开发环境与开发工具 3
2.2 JAVA技术概述 3
2.3 Springboot 框架 3
2.4 Vue.js技术 4
2.5 Mysql数据库技术 4
2.6 Hadoop介绍 4
2.7 Scrapy介绍 4
2.8 B/S结构 5
第三章 需求分析 6
3.1 需求描述 6
3.2 系统可行性分析 6
3.2.1技术可行性 6
3.2.2 经济可行性 6
3.2.3 操作可行性 6
3.3 系统功能需求分析 7
3.4 系统流程分析 8
3.4.1 登录流程 8
3.4.2 添加信息流程 8
3.5 本章小结 9
第四章 系统设计 10
4.1 系统总体结构设计 10
4.2 数据库设计 10
4.2.1 数据库逻辑设计 10
4.2.2 数据库表设计 11
4.3 本章小结 15
第五章 详细设计与实现 16
5.1系统登录注册实现 16
5.2管理员功能实现 17
5.4 本章小结 19
第六章 系统测试 20
6.1 系统测试目的 20
6.2 系统测试方法 20
6.3 测试用例 21
6.4 本章小结 22
结 论 23
参考文献 24
致 谢 25