• 下厨房网站月度最佳栏目菜谱数据获取及分析PLus

     目录

    概要

    源数据获取

    写Python代码爬取数据

    Scala介绍与数据处理

    1.Sacla介绍

     2.Scala数据处理流程

    数据可视化

    最终大屏效果

    小结

    概要

            本文的主题是获取下厨房网站月度最佳栏目近十年数据，最终进行数据清洗、处理后生成所需的数据库表，最终进行数据可视化。用到的技术栈有Python网络爬虫、数据分析、Scala引擎、Flask框架等，其中会重点讲解使用Scala数据处理的过程，其他步骤则是一笔带过。

    源数据获取

            可以看见，本次的数据源是下厨房网站里面的月度最佳栏目，该栏目有2011年3月到至今2023年10月的连续数据，其中每个月有50道当月最受欢迎菜品，每个菜谱点进去后，不仅有菜名、详细用料等，还贴出具体步骤。

    • 写Python代码爬取数据

            如图，利用所学知识，编写爬虫代码对网站进行解析并爬取数据，最后经过简单处理后存储至MySQL数据库并另存为csv表格留档，本次只获取了2015年5月至2023年10月近10年的数据

          可以看见获取的数据总共有十个字段，有菜名、链接、做法等信息，其中foods_id、收藏人数、最佳年月字段是整型，其余字段都是文本类型

    Scala介绍与数据处理

            1.Sacla介绍

    • Scala是一种通用的编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特点，并且在大数据处理领域被广泛使用。

      Scala最初于2003年由Martin Odersky教授开发，并于2004年首次发布。Scala在Java虚拟机（JVM）上运行，可以与Java互操作，并且可以直接使用Java的库和工具。

      Scala的主要特点包括：

    • 静态类型系统：Scala是一种静态类型的语言，这意味着在编译时会进行类型检查，减少运行时错误。

    • 面向对象和函数式编程：Scala支持面向对象编程，可以使用类、继承和多态等概念。同时，Scala也支持函数式编程，提供了高阶函数、匿名函数和不可变数据结构等特性。

    • 表达力强大：Scala具有强大而灵活的语法，可以用更少的代码实现复杂的任务。它提供了模式匹配、高级类型推断和代数数据类型等功能，使编程变得更加简洁和易读。

    • 并发编程支持：Scala内置了并发编程库，提供了可以简化并发编程的抽象和工具。其中，最著名的是Akka框架，它提供了基于消息传递的并发模型。

    在大数据处理领域，Scala通常与Apache Spark搭配使用。Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，Scala是其主要支持的编程语言之一。借助Scala的强大特性和Spark的分布式计算能力，开发人员可以编写高效、可扩展的大数据处理应用程序。

    总而言之，Scala是一种强大的编程语言，特别适用于大数据处理和并发编程。它结合了面向对象和函数式编程的优点，并且在大数据处理领域有着广泛的应用和影响。

            2.Scala数据处理流程

            现在数据库已经有了源数据，接下来就是进行数据处理了。这里我选择的技术是Scala引擎，不熟悉的小伙伴可以上网查看该技术的语法格式和注意事项，我就不进行过多描述，直接进行代码解读。首先，要明确处理的目标和步骤，通过查看数据，我设立了5个指标，附上指标说明和代码：

    • 代码前文：mysql_da是数据库源数据，de_Data是根据菜名去重后的数据

    • 1 作者菜谱及收藏总量

            这里对去重后的数据，根据作者id进行分组，然后聚合行数即为菜品数量、聚合收藏人数即为中收藏数量，最后调用write方法将处理后的数据存储到新的数据表和Hadoop集群的hdfs组件

    1.     //1 查询数据源里面属于一个作者的菜品和总收藏量有多少，保存前100个作者，存储下来
    2.     val num_foods = de_Data.groupBy("作者id")
    3.       .agg(functions.count("*")
    4.         .alias("菜品数量"),
    5.       functions.sum("收藏人数")
    6.         .alias("总收藏数量"))
    7.       .sort(functions.desc("菜品数量")).limit(100)
    8.     //打印看看结果是否出来
    9.     num_foods.show();
    10.     System.out.println("*************菜谱数量top100*********")
    11.  
    12.     //存储至本地数据库
    13.     num_foods.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(url, "foods_num", prop)
    14.     //存储到hdfs
    15.     num_foods.write.format("parquet")
    16.       .option("header", "true")
    17.       .option("encoding", "UTF-8")
    18.       .mode("overwrite")
    19.       .save("hdfs://20210322045-master:9000/term_data/foods_num")
    • 2 历年收藏Top10
    1. 首先，对最佳年月字段进行处理，将其转换为年份，并创建临时视图"foods_with_year"。
    2. 接着，使用SQL语句查询不同年份中收藏人数最多的前10道菜，并生成临时视图"year_tab1"。
    3. 最后，从临时视图"year_tab1"中选取字段，并按年份升序、收藏人数降序排序，并展示前100行结果。
    4. 将结果数据保存至本地数据库和HDFS中。
    1.     //2 查询数据里面不同年份最多收藏人数的前10菜品
    2.     // 将最佳年月字段转换为年份
    3.     System.out.println("做到第二题了")
    4.     val de_year = de_Data.withColumnRenamed("收藏人数", "sl")
    5.     de_year.createOrReplaceTempView("foods")
    6.     spark.sql("SELECT *, CAST(SUBSTRING(`最佳年月`, 1, 4) AS int) as year FROM foods")
    7.       .createOrReplaceTempView("foods_with_year")
    8.     // 查询不同年份中收藏人数最多的前10道菜
    9.     val year = spark.sql("SELECT * FROM (SELECT *, row_number() " +
    10.       "OVER (PARTITION BY year ORDER BY sl desc ) AS rank_no FROM foods_with_year ) tmp WHERE rank_no <= 10 ")
    11.  
    12.     //分两步进行sql查询，第一步是开窗函数进行分组统计，第二步是根据年份和收藏人数排序
    13.     year.createOrReplaceTempView("year_tab1")
    14.     val foods_year = spark.sql("select `year`, `菜名`,`用料食材和数量`, `链接地址`, `作者id`, `sl`,`rank_no` " +
    15.       "from year_tab1 order by `year` asc, `sl` desc")
    16.     foods_year.show(100, false)
    17.     //存储至本地数据库
    18.     foods_year.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(url, "foods_year", prop)
    19.     //存储到hdfs
    20.     foods_year.write.format("parquet")
    21.       .option("header", "true")
    22.       .option("encoding", "UTF-8")
    23.       .mode("overwrite")
    24.       .save("hdfs://20210322045-master:9000/term_data/foods_year")
    •  3 历年收藏Top10

    • 首先，根据创建时间添加了一个名为“季节”的字段，根据不同的月份范围为每个菜品添加上了对应的季节信息，然后修改了字段名为“season”以方便后续处理。

    • 使用窗口函数，在每个季节内按收藏人数进行降序排名，并取出每个季节收藏数量排名前5的菜品，将结果存储在名为“data_jj1”的DataFrame中。

    • 将结果数据分别保存至本地数据库和HDFS中。在保存至本地数据库时，使用了覆盖的保存模式。

    1.     //3 根据创建时间再添加一个字段：季节，比如3-5月是春季，6-8是夏季~
    2.     //根据季节来进行分组计数，计算出每个季节收藏数量排名前5的菜品
    3.     // 添加季节字段
    4.     var data_jj = de_Data.withColumn("季节", functions.when(month(col("创建时间"))
    5.       .between(3, 5), "春季").when(month(col("创建时间"))
    6.       .between(6, 8), "夏季").when(month(col("创建时间"))
    7.       .between(9, 11), "秋季").otherwise("冬季"))
    8.  
    9.     // 把季节改成英文方便开窗函数运行
    10.     data_jj = data_jj.withColumnRenamed("季节", "season")
    11.     data_jj = data_jj.withColumnRenamed("收藏人数", "sl")
    12.     data_jj.createTempView("data_jj")
    13.     val windowSpec = Window.partitionBy("season").orderBy(functions.desc("sl"))
    14.     val data_jj1 = data_jj.withColumn("rank_no", row_number.over(windowSpec))
    15.       .orderBy(expr("CASE season " +
    16.         "WHEN '春季' THEN 1 " +
    17.         "WHEN '夏季' THEN 2 " +
    18.         "WHEN '秋季' THEN 3 " +
    19.         "WHEN '冬季' THEN 4 " +
    20.         "ELSE 5 " + "END"), col("rank_no"))
    21.       .filter(col("rank_no").leq(5))
    22.     System.out.println("*************每个季节收藏数量排名前5的菜品*********")
    23.  
    24.     //       将数据存储到本地数据库和hdfs集群
    25.     //保存模式为覆盖
    26.     data_jj1.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(url, "foods_season", prop)
    27.     //存储到hdfs
    28.     data_jj.write.format("parquet")
    29.       .option("header", "true")
    30.       .option("encoding", "UTF-8")
    31.       .mode("overwrite")
    32.       .save("hdfs://20210322045-master:9000/term_data/foods_season")
    •  4 历年收藏Top10
    1. 将数据加载到临时视图"ws_data"中，以便后续查询操作。
    2. 使用SQL语句进行查询，按照年份对每个作者的收藏数量进行汇总，并按收藏数量降序排名。取每年收藏数量前3的作者和总收藏量数据，将结果保存在名为"foods_with_year"的临时视图中。
    3. 从"foods_with_year"视图中查询结果并展示。
    4. 将结果数据保存至本地数据库，并使用覆盖的保存模式。
    5. 将结果数据保存至HDFS中，数据格式为parquet，并使用覆盖的保存模式。
    1.     //4每年收藏数量前3的作者和总收藏量
    2.     mysql_da.createTempView("ws_data")
    3.     spark.sql("SELECT `最佳年月`, `作者id`, `年收藏量`\n" +
    4.       "FROM (\n" + "  SELECT `最佳年月`, `作者id`, SUM(`收藏人数`) AS `年收藏量`,\n" +
    5.       "ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY FLOOR(`最佳年月` / 100) ORDER BY Max(`收藏人数`) DESC) AS `排名`\n" + "  " +
    6.       "FROM ws_data\n" + "  GROUP BY `最佳年月`, `作者id`\n" + ") AS subquery\n" + "WHERE `排名` <= 3\n" + "ORDER BY `最佳年月`,`排名`")
    7.       .createOrReplaceTempView("foods_with_year")
    8.  
    9.     val fsj = spark.sql("SELECT CAST(SUBSTRING(`最佳年月`, 1, 4) AS int) as `年份` ,`作者id`, `年收藏量` FROM foods_with_year")
    10.     fsj.show()
    11.     //存储至本地数据库
    12.     fsj.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(url, "foods_nszl", prop)
    13.     //存储到hdfs
    14.     fsj.write.format("parquet")
    15.       .option("header", "true")
    16.       .option("encoding", "UTF-8")
    17.       .mode("overwrite")
    18.       .save("hdfs://20210322045-master:9000/term_data/foods_nscl")

    •  5 历年收藏Top10
    1. 将数据加载到临时视图"ws_data1"中，为后续查询做准备。
    2. 使用SQL语句查询每个最佳年月的作者的年收藏量，并按照排名进行排序，将结果保存在名为"foods_zly"的临时视图中。
    3. 从"foods_zly"视图中提取年份、作者ID和年收藏量的数据。
    4. 计算每年的总收藏人数增长趋势，包括计算增长率，并展示结果。
    5. 将结果数据保存至本地数据库中，并使用覆盖的保存模式。
    6. 将结果数据保存至HDFS中，数据格式为parquet，并使用覆盖的保存模式。
    1.     //5.每年的收藏率趋势
    2.     mysql_da.createTempView("ws_data1")
    3.     // 查询每个最佳年月的作者的年收藏量，并按照排名进行排序
    4.     spark.sql("SELECT `最佳年月`, `作者id`, SUM(`收藏人数`) AS `年收藏量`,\n" + "" +
    5.       "ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY FLOOR(`最佳年月` / 100) ORDER BY MAX(`收藏人数`) DESC) AS `排名`\n" +
    6.       "FROM ws_data1\n" + "GROUP BY `最佳年月`, `作者id`\n" + "ORDER BY `最佳年月`,`排名`")
    7.       .createOrReplaceTempView("foods_zly")
    8.     // 提取年份、作者ID和年收藏量
    9.     val zzl = spark.sql("SELECT CAST(SUBSTRING(`最佳年月`, 1, 4) AS int) AS `年份`, `作者id`, `年收藏量` FROM foods_zly")
    10.     // 计算每年的总收藏人数增长趋势
    11.     var trend = zzl.groupBy("`年份`")
    12.       .agg(sum("`年收藏量`")
    13.         .as("总收藏人数")).orderBy("`年份`")
    14.  
    15.     // 计算增长率
    16.     val windowSpec1 = Window.orderBy("年份")
    17.     trend = trend.withColumn("前一年收藏人数", lag("`总收藏人数`", 1).
    18.       over(windowSpec1)).withColumn("增长率",
    19.       round(expr("(cast(`总收藏人数` as double) / cast(`前一年收藏人数` as double)) - 1"), 2))
    20.       .drop("前一年收藏人数")
    21.     trend.show()
    22.     trend.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(url, "foods_zzl", prop)
    23.     //存储到hdfs
    24.     trend.write.format("parquet")
    25.       .option("header", "true").option("encoding", "UTF-8")
    26.       .mode("overwrite")
    27.       .save("hdfs://20210322045-master:9000/term_data/foods_zzl")

    查看处理后的数据

     foods_year

     foods_season

    foods_num

    foods_zzl

    foods_nszl

    数据可视化

            最后是数据可视化展示，用python将Spark处理存储到数据库的数据读取，并且将其加工成所需类型后转成json格式，供后面大屏读取用，下面是部分处理代码：

            随后新建html文件，在里面添加各项依赖后，在