SpringBoot基于大数据的智能家居销量数据分析系统(附源码)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了SpringBoot基于大数据的智能家居销量数据分析系统(附源码)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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一.前言

随着科技的不断发展,智能家居系统已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。而随着智能家居销量的不断增加,如何对这些数据进行有效的分析和利用也成为了当前亟待解决的问题。因此,本文提出了一种基于大数据的智能家居销量数据分析系统的设计与实现。该系统主要分为前台和后台两个部分,用户可以通过前台进行注册登录、查看冰箱信息、获取智能家居资讯等操作,管理员则可以通过后台进行用户管理、家电信息管理、系统管理等工作。通过对智能家居销量数据的分析,可以帮助企业更好地了解市场需求,优化产品设计和生产,提高销售效益。同时,对于消费者来说,该系统可以为其提供更加智能化的生活体验,提高生活品质。此外,该系统还可以为政府制定相关政策提供参考依据,促进智能家居行业的健康发展。


二.技术环境

jdk版本:1.8 及以上
ide工具:Eclipse或者 IDEA
数据库: mysql5.7 (必须5.7)
编程语言: Java
分布式文件系统:Hadoop
java框架:SpringBoot
maven: 3.6.1
详细技术:HTML+CSS+JAVA+SpringBoot+MYSQL+VUE+MAVEN+Hadoop


三.功能设计

用户:注册登录、首页、冰箱信息、智能家居资讯、个人中心(修改密码、个人信息)。

管理员:登录、首页、个人中心(修改密码、个人信息)、用户管理、家电信息管理、系统管理(系统简介、轮播图管理、智能家居资讯)。

四.数据库表设计


表名:bingxiangxinxi
功能:冰箱信息
字段名称	类型	长度	字段说明	
id	bigint				
addtime	timestamp		创建时间		
laiyuan	varchar	200	来源		
fengmian	longtext	4294967295	封面		
biaoti	varchar	200	标题		
jiage	float		价格		
pinpai	varchar	200	品牌		
spmc	varchar	200	商品名称		
spcd	varchar	200	商品产地		
nxdj	varchar	200	能效等级		
mks	varchar	200	门款式		
zlfs	varchar	200	制冷方式		
zhusexi	varchar	200	主色系		
clicktime	datetime		最近点击时间		

表名:zhinengjiaju
功能:智能家居
字段名称	类型	长度	字段说明	主键
id	bigint				
addtime	timestamp		创建时间	
shangpinlianjie	varchar	200	商品链接		
shangpinjiage	int		商品价格		
shangpintupian	longtext	4294967295	商品图片		
shangpinleixing	varchar	200	商品类型		
shangpinpinpai	varchar	200	商品品牌		
haopingshu	int		好评数		
chapingshu	int		差评数		
zongpinglunshu	int		总评论数	
	
表名:48dht_bingxiangxinxi
功能:商品信息
字段名称	类型	长度	字段说明
id	bigint	
addtime	timestamp		创建时间	
laiyuan	varchar	200	来源		
fengmian	varchar	200	封面		
biaoti	varchar	200	标题		
jiage	varchar	200	价格		
pinpai	varchar	200	品牌		
spmc	varchar	200	商品名称		
spcd	varchar	200	商品产地		
nxdj	varchar	200	能效等级		
mks	varchar	200	门款式		
zlfs	varchar	200	制冷方式		
zhusexi	varchar	200	主色系		

表名:yonghu
功能:用户
字段名称	类型	长度	字段说明	
id	bigint	
addtime	timestamp		创建时间	
zhanghao	varchar	200	账号		
mima	varchar	200	密码		
xingming	varchar	200	姓名		
xingbie	varchar	200	性别		
shouji	varchar	200	手机		

表名:users
功能:用户表
字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
id	bigint		主键	
username	varchar	100	用户名		
password	varchar	100	密码		
role	varchar	100	角色		管理员
addtime	timestamp		新增时间		CURRENT_TIMESTAMP


表名:token
功能:token表
字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
id	bigint		主键	
userid	bigint		用户id		
username	varchar	100	用户名		
tablename	varchar	100	表名		
role	varchar	100	角色		
token	varchar	200	密码		
addtime	timestamp		新增时间		CURRENT_TIMESTAMP
expiratedtime	timestamp		过期时间		CURRENT_TIMESTAMP


表名:systemintro
功能:关于我们
字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
id	bigint		主键	
addtime	timestamp		创建时间		CURRENT_TIMESTAMP
title	varchar	200	标题		
subtitle	varchar	200	副标题		
content	longtext	4294967295	内容		
picture1	longtext	4294967295	图片1		
picture2	longtext	4294967295	图片2		
picture3	longtext	4294967295	图片3		

表名:storeup
功能:收藏表
字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
id	bigint		主键	
addtime	timestamp		创建时间		CURRENT_TIMESTAMP
userid	bigint		用户id		
refid	bigint		商品id		
tablename	varchar	200	表名		
name	varchar	200	名称		
picture	longtext	4294967295	图片		
type	varchar	200	类型(1:收藏,21:赞,22:踩,31:竞拍参与,41:关注)		1
inteltype	varchar	200	推荐类型		
remark	varchar	200	备注		

表名:news
功能:智能家居资讯
字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
id	bigint		主键	
addtime	timestamp		创建时间		CURRENT_TIMESTAMP
title	varchar	200	标题		
introduction	longtext	4294967295	简介		
picture	longtext	4294967295	图片		
content	longtext	4294967295	内容		

表名:discusszhinengjiaju
功能:智能家居评论表
字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
id	bigint		主键	
addtime	timestamp		创建时间		CURRENT_TIMESTAMP
refid	bigint		关联表id		
userid	bigint		用户id		
avatarurl	longtext	4294967295	头像		
nickname	varchar	200	用户名		
content	longtext	4294967295	评论内容		
reply	longtext	4294967295	回复内容		

表名:discussbingxiangxinxi
功能:bingxiangxinxi评论表
字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
id	bigint		主键	
addtime	timestamp		创建时间		CURRENT_TIMESTAMP
refid	bigint		关联表id		
userid	bigint		用户id		
avatarurl	longtext	4294967295	头像		
nickname	varchar	200	用户名		
content	longtext	4294967295	评论内容		
reply	longtext	4294967295	回复内容		

五.部分效果展示

5.1系统前台实现效果

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5.2系统后台管理实现效果

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六.部分功能代码


    /**
     * (按值统计)时间统计类型(多)
     */
    @RequestMapping("/valueMul/{xColumnName}/{timeStatType}")
    public R valueMulDay(@PathVariable("xColumnName") String xColumnName, @PathVariable("timeStatType") String timeStatType,@RequestParam String yColumnNameMul,HttpServletRequest request) {
        String[] yColumnNames = yColumnNameMul.split(",");
        Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
        params.put("xColumn", xColumnName);
        params.put("timeStatType", timeStatType);
        List<List<Map<String, Object>>> result2 = new ArrayList<List<Map<String,Object>>>();
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        EntityWrapper<BingxiangxinxiEntity> ew = new EntityWrapper<BingxiangxinxiEntity>();
        for(int i=0;i<yColumnNames.length;i++) {
            params.put("yColumn", yColumnNames[i]);
            List<Map<String, Object>> result = bingxiangxinxiService.selectTimeStatValue(params, ew);
            for(Map<String, Object> m : result) {
                for(String k : m.keySet()) {
                    if(m.get(k) instanceof Date) {
                        m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k)));
                    }
                }
            }
            result2.add(result);
        }
        return R.ok().put("data", result2);
    }

    /**
     * 分组统计
     */
    @RequestMapping("/group/{columnName}")
    public R group(@PathVariable("columnName") String columnName,HttpServletRequest request) {
        Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
        params.put("column", columnName);
        EntityWrapper<BingxiangxinxiEntity> ew = new EntityWrapper<BingxiangxinxiEntity>();
        List<Map<String, Object>> result = bingxiangxinxiService.selectGroup(params, ew);
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        for(Map<String, Object> m : result) {
            for(String k : m.keySet()) {
                if(m.get(k) instanceof Date) {
                    m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k)));
                }
            }
        }
        List<Map<String, Object>> result2 = new ArrayList<Map<String,Object>>();
        for(Map<String, Object> m : result) {
            List<Tuple2<String, Object>> data = new ArrayList<>();
            for(String s : m.keySet()) {
                data.add(new Tuple2<>(s, m.get(s)));
            }
            JavaPairRDD<String, Object> originRDD = javaSparkContext.parallelizePairs(data);
            result2.add(originRDD.collectAsMap());
        }
        return R.ok().put("data", result2);
    }

最后

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