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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
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
public class VideoTrafficProcessor {
public static class VideoTrafficMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 假设每行数据格式为：videoId,views
String[] parts = value.toString().split(",");
if (parts.length == 2) {
context.write(new Text(parts[0]), new LongWritable(Long.parseLong(parts[1])));
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Video Traffic Processor");
job.setJarByClass(VideoTrafficProcessor.class);
job.setMapperClass(VideoTrafficMapper.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}