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大数据毕业设计选题推荐-无线网络大数据平台-Hadoop-Spark-Hive

作者主页:IT毕设梦工厂✨
个人简介:曾从事计算机专业培训教学,擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
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文章目录

一、前言

随着无线通信技术的快速发展和广泛应用,无线网络已经成为了现代社会信息交流的重要基础设施。为了满足日益增长的网络需求,提高无线网络的覆盖范围和服务质量变得尤为重要。然而,这需要解决许多技术挑战,其中之一就是如何规划、设计、维护和优化无线网络。

在当前的无线网络大数据平台中,存在一些问题和挑战。首先,网络规划数据不准确,无法满足实际需求。其次,网络设计数据不完整,无法了解在网分布系统和直放站现状。此外,缺乏无线网络大数据采集终端监控点,导致网络维护和优化数据不充分,无法准确评估网络性能和问题。

因此,本课题旨在研究一种新型的无线网络大数据平台,以解决上述问题。通过该平台,可以实现对无线网络数据的采集、分析和处理,从而为网络规划、设计、维护和优化提供强有力的支持。本课题的研究成果将有助于提高无线网络的覆盖范围和服务质量,具有重要的理论意义和实践价值。

目前,针对无线网络大数据平台的问题,虽然有一些现有的解决方案,但它们都存在一些问题。
首先,网络规划数据不准确。目前的网络规划方法主要依靠人工经验和一些简单的工具软件进行,无法考虑所有因素和情况,也无法实时更新数据。这导致规划结果往往与实际情况存在较大偏差,不能满足实际需求。
其次,网络设计数据不完整。在现有的系统中,对在网分布系统和直放站现状的记录往往不,无法准确反映实际情况。这使得网络设计存在盲区,可能导致一些潜在的问题无法被及时发现和处理。
此外,缺乏无线网络大数据采集终端监控点。现有的系统往往没有足够的数据采集点,无法收集网络维护和优化所需的数据。这使得网络维护和优化工作缺乏充分的数据支持,难以准确评估网络性能和问题。

本课题的研究目的是开发一种新型的无线网络大数据平台,以解决现有解决方案存在的问题。具体来说,该平台将实现以下功能:

实现对无线网络数据的采集和实时更新,包括网络规划数据、网络设计数据、无线网络大数据采集终端监控点数据等。
利用先进的数据分析和处理技术,对采集到的数据进行处理和分析,以发现潜在的问题和趋势,为网络规划、设计、维护和优化提供支持。
提供一个友好的用户界面,使用户可以方便地查看和分析数据,并生成相应的报告和建议。

本课题的研究成果将具有重要的理论意义和实践价值。首先,它将为无线网络规划、设计、维护和优化提供强有力的支持,有助于提高无线网络的覆盖范围和服务质量。其次,它将增进无线通信技术的发展和应用,推动信息社会的进步和发展。此外,本课题的研究还将为相关领域的研究提供新的思路和方法,推动相关领域的发展和创新。

二、开发环境

  • 大数据技术:Hadoop、Spark、Hive
  • 开发技术:Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习
  • 软件工具:Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机

三、系统界面展示

  • 无线网络大数据平台界面展示:无线网络大数据平台无线网络大数据平台无线网络大数据平台无线网络大数据平台无线网络大数据平台无线网络大数据平台

四、部分代码设计

  • 无线网络大数据平台项目实战-代码参考:
class Scheduler(object):
    def __init__(self, mongodb_server, mongodb_port, mongodb_db, persist, queue_key, queue_order):
        self.mongodb_server = mongodb_server
        self.mongodb_port = mongodb_port
        self.mongodb_db = mongodb_db
        self.queue_key = queue_key
    self.persist = persist
    self.queue_order = queue_order

    def __len__(self):
        return self.client.size()

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
    settings = crawler.settings
    mongodb_server = settings.get('MONGODB_QUEUE_SERVER', 'localhost')
    mongodb_port = settings.get('MONGODB_QUEUE_PORT', 27017)
    mongodb_db = settings.get('MONGODB_QUEUE_DB', 'scrapy')
        persist = settings.get('MONGODB_QUEUE_PERSIST', True)
        queue_key = settings.get('MONGODB_QUEUE_NAME', None)
        queue_type = settings.get('MONGODB_QUEUE_TYPE', 'FIFO')

    if queue_type not in ('FIFO', 'LIFO'):
        raise Error('MONGODB_QUEUE_TYPE must be FIFO (default) or LIFO')

    if queue_type == 'LIFO':
        queue_order = -1
    else:
        queue_order = 1

        return cls(mongodb_server, mongodb_port, mongodb_db, persist, queue_key, queue_order)

    def open(self, spider):
        self.spider = spider
    if self.queue_key is None:
        self.queue_key = "%s_queue"%spider.name

    connection = pymongo.Connection(self.mongodb_server, self.mongodb_port)
    self.db = connection[self.mongodb_db]
    self.collection = self.db[self.queue_key]

        # notice if there are requests already in the queue
    size = self.collection.count()
        if size > 0:
            spider.log("Resuming crawl (%d requests scheduled)" % size)

    def close(self, reason):
        if not self.persist:
            self.collection.drop()

    def enqueue_request(self, request):
    data = request_to_dict(request, self.spider)
    
    self.collection.insert({
        'data': data,
        'created': datetime.datetime.utcnow()
    })

    def next_request(self):
    entry = self.collection.find_and_modify(sort={"$natural":self.queue_order}, remove=True)
    if entry:
        request = request_from_dict(entry['data'], self.spider)
        return request
    
        return None

    def has_pending_requests(self):
        return self.collection.count() > 0
class DoubanPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.server = settings['MONGODB_SERVER']
        self.port = settings['MONGODB_PORT']
        self.db = settings['MONGODB_DB']
        self.col = settings['MONGODB_COLLECTION']
        connection = pymongo.Connection(self.server, self.port)
        db = connection[self.db]
        self.collection = db[self.col]

    def process_item(self, item, spider):
        self.collection.insert(dict(item))
        log.msg('Item written to MongoDB database %s/%s' % (self.db, self.col),level=log.DEBUG, spider=spider)
        return item

五、论文参考

  • 计算机毕业设计选题推荐-无线网络大数据平台-论文参考:计算机毕业设计选题推荐-无线网络大数据平台-论文参考

六、系统视频

无线网络大数据平台-项目视频:

大数据毕业设计选题推荐-无线网络大数据平台-Hadoop

结语

大数据毕业设计选题推荐-无线网络大数据平台-Hadoop-Spark-Hive
大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦~
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标签: 大数据 hadoop spark

本文转载自: https://blog.csdn.net/2301_79526727/article/details/134234257
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