流程：
爬取微博热搜、文章、评论数据存入mysql数据库（并对评论lstm情感分析模型建模分析）;
(资料图片仅供参考)
2.使用mapreduce对mysql中采集的微博数据进行数据清洗，转为.csv文件上传hdfs文件系统；
3.使用hive建库建表,导入.csv数据集；
4.一半指标使用hive_sql进行离线分析，一半指标使用Spark之Scala实时分析；
5.分析的结果使用sqoop导入mysql数据库；
6.使用Flask+echarts制作可视化统计大屏；
创新点：微博情感分析算法、Python爬虫、海量微博数据、可视化大屏
##选装(如果觉得功能还不够，可以选装推荐系统、预测系统、知识图图谱，可以0秒对接选装，效果如下)：
/video/BV1xN41127XN/?spm_id_from=
/video/BV1tN41127YH/?spm_id_from=
## 可选装项目模块如下：
1.推荐系统(4种深度学习推荐算法 协同过滤基于用户 基于物品 SVD神经网络 MLP)。附带AI、支付、短信、lstm情感分析。
2.预测系统(KNN CNN RNN卷积神经预测 K-means 线性回归)。
3.知识图谱neo4j可视化关系网络图。
4.后台管理系统。
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