关键字java、mybatis、mysql、python、微信小程序、设计与实现、源码、大数据、深度学习名称基于Hadoop的健康饮食推荐系统的设计与实现项目概述本项目是一个基于Hadoop的健康饮食推荐系统结合了爬虫技术、大数据处理和Web服务旨在为用户提供个性化的饮食推荐。项目结构- spider/: 爬虫模块负责从网站爬取食物营养成分数据- springboot5578bn9k/: 后端服务模块提供API接口和业务逻辑技术栈后端技术- 框架: Spring Boot 2.2.2- 数据访问: MyBatis-Plus- 安全框架: Shiro- 大数据处理: Hadoop 3.3.0, Spark 3.1.2, Hive 3.1.2- 数据库: MySQL- 其他: 百度AI SDK, WebSocket前端技术- 框架: Vue.js- UI组件: Element UI爬虫技术- 框架: Scrapy 2.9.0- 依赖: PyMySQL, DrissionPage, Selenium, pandas核心功能1. 营养成分数据爬取- 从https://www.eshian.com爬取食物营养成分数据- 爬取字段包括食物名称、英文名、分类、可食部、来源、产地、能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物等多种营养成分- 数据清洗和去重- 存储到MySQL数据库2. 食物信息管理- 食物类型管理- 食物信息CRUD操作- 食物营养成分详情3. 个性化饮食推荐- 基于用户的协同过滤推荐UserBasedCollaborativeFiltering- 根据用户历史行为推荐适合的食物4. 用户管理- 用户注册、登录- 用户信息管理- 权限控制5. 社交功能- 论坛系统- 食物评论- 收藏功能6. 资讯功能- 健康饮食新闻- 新闻分类管理系统架构1. 数据采集层: Scrapy爬虫从外部网站获取营养成分数据2. 数据存储层: MySQL存储结构化数据Hadoop存储海量数据3. 数据处理层: Spark进行数据处理和分析Hive进行数据仓库管理4. 业务逻辑层: Spring Boot提供API接口和业务逻辑5. 前端展示层: Vue.js构建用户界面数据流1. 爬虫爬取食物营养成分数据2. 数据存储到MySQL和Hadoop3. Spark和Hive进行数据处理和分析4. Spring Boot提供API接口5. 前端展示数据和推荐结果特色功能- 大数据处理: 利用Hadoop生态系统处理和分析海量营养数据- 个性化推荐: 基于用户行为的协同过滤推荐- 全面的营养成分数据: 包含多种食物的详细营养成分- 用户友好界面: 基于Vue.js的响应式前端设计应用场景- 健康饮食指导- 营养搭配推荐- 膳食规划- 健康生活方式推广技术亮点- 结合爬虫技术自动获取最新营养数据- 利用大数据技术进行深度分析- 基于用户行为的智能推荐- 完整的前后端分离架构- 安全的用户认证和权限管理原图