大数据揭秘：Hadoop短视频流量分析实战

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Hadoop短视频流量数据-研究背景

在当今信息爆炸的时代，短视频已成为互联网流量的重要组成部分。然而，随着短视频流量的快速增长，如何有效处理和分析这些数据成为了一个亟待解决的问题。本研究课题以“Hadoop短视频流量数据 Java+SpringBoot+Vue+MySQL”为核心，旨在利用大数据技术（Hadoop）对短视频流量数据进行高效存储和分析，并结合Java、SpringBoot、Vue和MySQL等技术构建一套完整的短视频流量数据处理系统。这一研究不仅有助于提升短视频平台的运营效率和用户体验，还可以为相关领域的数据处理和分析提供有益参考，具有重要的理论和实践意义。

Hadoop短视频流量数据-技术

开发语言：Java+Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端框架：SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django
前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts

Hadoop短视频流量数据-图片展示

Hadoop短视频流量数据-代码展示

importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;importjava.io.IOException;publicclassVideoTrafficProcessor{publicstaticclassVideoTrafficMapperextendsMapper<LongWritable,Text,Text,LongWritable>{publicvoidmap(LongWritable key,Text value,Context context)throwsIOException,InterruptedException{// 假设每行数据格式为：videoId,views  String[] parts = value.toString().split(",");if(parts.length ==2){  
                context.write(newText(parts[0]),newLongWritable(Long.parseLong(parts[1])));}}}publicstaticvoidmain(String[] args)throwsException{Configuration conf =newConfiguration();Job job =Job.getInstance(conf,"Video Traffic Processor");  
        job.setJarByClass(VideoTrafficProcessor.class);  
        job.setMapperClass(VideoTrafficMapper.class);FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(args[1]));  
  
        job.setOutputKeyClass(Text.class);  
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);}}

Hadoop短视频流量数据-结语

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