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编写web程序,基于echarts将Mysql表数据进行可视化展示及Hadoop学习心得

2024-04-12 20:04:03 前端知识 前端哥 763 968 我要收藏

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前言

一、从MySQL数据库中获取需要展示的数据。

1.引入库

2.连接到MySQL数据库

二、创建图表

三、运行后结果展示

四、学习心得 

总结


前言

        将Mysql表数据可视化展示在Web程序中可以借助ECharts这样的图表库来实现。通过Web程序连接MySQL数据库,获取数据后,使用ECharts图表库将数据转换为可视化图表展示在Web页面上。这样用户可以通过浏览器访问Web程序,直观地看到MySQL表中的数据关系和统计结果。


一、从MySQL数据库中获取需要展示的数据。

        下面这段代码是一个基于Flask框架的Web应用程序,实现了连接到MySQL数据库,并提供了一个接口/data_total_num返回折线图数据。

1.引入库

        首先,导入需要使用的库,包括numpypymysqlpandasFlaskflask_cors。然后,创建了一个Flask应用程序对象,并通过CORS()方法来启用跨域资源共享。

import numpy as np
import pymysql
import pandas as pd
from flask import Flask, request, redirect, render_template, session, jsonify
from flask_cors import CORS

app = Flask(__name__)
CORS(app)

2.连接到MySQL数据库

        然后设置应用程序的密钥,用于对用户信息进行加密。代码连接到MySQL数据库,使用pymysql库提供的connect()方法,传入数据库的主机名、用户名、密码、数据库名称和字符集等参数,获取数据库连接对象和游标对象。

# 1.连接到mysql数据库
conn = pymysql.connect(host='主机名', user='root', password='密码', db='数据库名称', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()   # cursor当前的程序到数据之间连接管道

         接着,执行了一条SQL语句select * from total_num,将查询结果存储在变量all_total_num中,并通过fetchall()方法获取所有的查询结果。打印all_total_num,然后关闭游标和数据库连接对象。

         接下来,定义一个路由/data_total_num,用于返回折线图数据。

         最后,通过if __name__ == "__main__":判断是否执行主程序,如果是,则调用app.run()方法来运行Flask应用程序,默认在本地localhost的端口上运行。

二、创建图表

        这里我们使用ECharts库来创建一个折线图,并通过Ajax请求从服务器获取数据并更新折线图。

注意:在请求数据时,URL为’http://localhost:5000/data_total_num’,请根据实际服务器地址和端口进行修改。同时,确保在页面加载完成后执行get_json_line()函数。 

三、运行后结果展示

四、学习心得 

        学习《Hadoop核心技术》课程让我对大数据处理和分析有了更深入的了解。该课程涵盖了Hadoop框架的核心概念、组件和应用,给我提供了一种处理大规模数据的解决方案。

        在课程中,我学习了Hadoop的基本架构和工作原理,了解了Hadoop分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)的原理和使用方法。通过实际的示例和案例,我深入理解了如何在Hadoop环境中进行数据的存储、处理和分析。

        课程还介绍了Hadoop生态系统中的一些常用工具和组件,如Hive、HBase等。这些工具提供了更高级的功能和灵活性,使得在大数据处理过程中能够更高效地进行数据的查询、存储和分析。

        通过实际的编程和实践项目,我学到了Hadoop集群的搭建和管理,和如何调优和优化Hadoop作业的性能,以及如何处理大规模数据的挑战和并发性的问题。

        总的来说,学习《Hadoop核心技术》课程让我对大数据处理有了更全面的认识,并具备了在实际项目中应用Hadoop技术的能力。这门课程不仅提供了理论知识和概念,还注重实际操作和项目实践,使我能够更好地应对大数据时代的挑战。


总结

        总结以上的内容,我们讨论了一个代码示例和一个关于《Hadoop核心技术》课程学习心得的主题。这些内容涵盖了代码的解析和对《Hadoop核心技术》课程的学习心得的总结。这些主题都与数据处理和分析相关,能够帮助学习者掌握应用相关技术的能力。

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