实用指南：基于Hadoop+Spark的人体体能数据分析与可视化系统开源实现

作者：计算机毕设匠心工作室
简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小代码、安卓、大素材、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发计划、源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大素材的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统-功能介绍
基于大数据的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化平台-选题背景意义
基于大数据的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统-技术选型
基于大数据的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统-图片展示
基于大内容的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化体系-代码展示
基于大信息的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统-结语

基于大数据的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统-功能介绍

基于Hadoop+Spark的人体体能数据分析与可视化系统是一套专门针对人体体能活动能量消耗数据进行深度分析的大数据应用体系。该环境采用Hadoop分布式文件系统存储海量体能材料，利用Spark强大的内存计算能力对EEHPA材料集进行高效处理和分析。系统通过Python语言结合Django框架构建后端服务，实现了基础人口统计学与能量消耗关系分析、活动类型与能量消耗特征分析、生理指标与能量消耗关联分析等多维度数据挖掘功能。前端采用Vue框架配合ElementUI组件库和Echarts图表库，为用户提供直观的内容可视化界面。框架能够处理性别、年龄、BMI等人口统计学特征与能量消耗的关系，分析不同活动类型的能量消耗模式，探索心率、呼吸指标等生理参数与能量代谢的内在联系。通过Spark SQL进行复杂的素材查询和统计分析，结合Pandas和NumPy进行数据预处理，最终将分析结果以图表形式呈现，为体能研究和健康管理提供数据支撑。

基于大数据的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化环境-选题背景意义

选题背景
随着人们生活水平的提升和健康意识的增强，对个人体能状况和能量消耗的科学监测需求日益增长。传统的体能评估途径往往依赖于简便的统计分析，难以处理大规模、多维度的体能材料，也无法深入挖掘各项生理指标之间的麻烦关联关系。现代可穿戴设备和传感器技术的发展使得收集大量人体活动内容成为可能，但这些海量数据的存储、处理和分析面临着巨大挑战。EEHPA（Energy Expenditure of Human Physical Activities）材料集具备了丰富的人体体能活动信息，涵盖了性别、年龄、BMI、心率、呼吸指标等多个维度，为深入研究人体能量消耗规律提供了宝贵的数据资源。然而，传统的数据处理方式在面对如此艰难和庞大的数据集时显得力不从心，亟需借助大数据技术的强大计算能力来实现高效的数据分析和知识发现。
选题意义
本课题的研究尽管规模有限，但在多个方面具有一定的实际价值。从技术应用角度来看，该系统尝试将Hadoop和Spark等大数据技能应用于体能数据分析领域，为后续相关研究提供了一个可参考的技能完成方案。系统能够协助相关研究人员更便捷地处理和分析体能数据，虽然分析深度可能还比较基础，但为进一步的科学研究奠定了技术基础。从健康管理的角度来说，系统提供的各种数据分析特性可能为个人健康监测和体能评估提供一些素材参考，哪怕不能替代专业的医学诊断，但能够帮助人们更好地了解自身的能量消耗特征。对于体育科学研究而言，系统能够协助研究人员发现不同人群、不同活动类型下的能量消耗规律，为运动处方的制定提供一些素材支持。此外，该系统的开发过程也为计算机专业学生提供了一个综合运用大数据技能的实践机会，有助于加深对分布式计算和数据分析技术的理解和掌握。

基于大信息的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统-技术选型

大资料框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，协助定制）
构建语言：Python+Java（两个版本都支撑）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都拥护）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL

基于大素材的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统-视频展示

基于Hadoop+Spark的人体体能数据分析与可视化系统开源实现

基于大数据的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统-图片展示

在这里插入图片描述

基于大数据的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化框架-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, stddev, corr, when, desc
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, DoubleType, IntegerType
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
def gender_energy_analysis(request):
spark = SparkSession.builder.appName("GenderEnergyAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/eehpa_data/eehpa_dataset.csv")
df_cleaned = df.filter((col("gender").isNotNull()) & (col("EEm").isNotNull()) & (col("EEm") > 0))
gender_stats = df_cleaned.groupBy("gender").agg(avg("EEm").alias("avg_energy"), count("EEm").alias("sample_count"), stddev("EEm").alias("std_energy")).collect()
male_data = [row for row in gender_stats if row["gender"] == "Male"][0]
female_data = [row for row in gender_stats if row["gender"] == "Female"][0]
energy_difference = male_data["avg_energy"] - female_data["avg_energy"]
percentage_diff = (energy_difference / female_data["avg_energy"]) * 100
confidence_interval_male = 1.96 * (male_data["std_energy"] / np.sqrt(male_data["sample_count"]))
confidence_interval_female = 1.96 * (female_data["std_energy"] / np.sqrt(female_data["sample_count"]))
statistical_significance = abs(energy_difference) > (confidence_interval_male + confidence_interval_female)
result_data = {"male_avg_energy": round(male_data["avg_energy"], 2), "female_avg_energy": round(female_data["avg_energy"], 2), "energy_difference": round(energy_difference, 2), "percentage_difference": round(percentage_diff, 2), "male_sample_count": male_data["sample_count"], "female_sample_count": female_data["sample_count"], "statistical_significance": statistical_significance}
spark.stop()
return JsonResponse(result_data)
def activity_energy_comparison(request):
spark = SparkSession.builder.appName("ActivityEnergyComparison").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/eehpa_data/eehpa_dataset.csv")
df_processed = df.filter((col("original_activity_labels").isNotNull()) & (col("EEm").isNotNull()) & (col("EEm") > 0))
activity_analysis = df_processed.groupBy("original_activity_labels").agg(avg("EEm").alias("avg_energy"), count("EEm").alias("activity_count"), stddev("EEm").alias("std_energy")).orderBy(desc("avg_energy"))
activity_results = activity_analysis.collect()
static_activities = ["sitting", "lying", "standing", "resting"]
dynamic_activities = ["walking", "running", "jumping", "cycling", "climbing"]
static_df = df_processed.filter(col("original_activity_labels").isin(static_activities))
dynamic_df = df_processed.filter(col("original_activity_labels").isin(dynamic_activities))
static_avg = static_df.agg(avg("EEm").alias("static_avg")).collect()[0]["static_avg"]
dynamic_avg = dynamic_df.agg(avg("EEm").alias("dynamic_avg")).collect()[0]["dynamic_avg"]
activity_ranking = [{"activity": row["original_activity_labels"], "avg_energy": round(row["avg_energy"], 2), "sample_count": row["activity_count"], "std_deviation": round(row["std_energy"], 2)} for row in activity_results]
energy_ratio = dynamic_avg / static_avg if static_avg > 0 else 0
comparison_result = {"activity_ranking": activity_ranking[:10], "static_avg_energy": round(static_avg, 2), "dynamic_avg_energy": round(dynamic_avg, 2), "dynamic_static_ratio": round(energy_ratio, 2), "total_activities": len(activity_results)}
spark.stop()
return JsonResponse(comparison_result)
def heart_rate_energy_correlation(request):
spark = SparkSession.builder.appName("HeartRateEnergyCorrelation").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/eehpa_data/eehpa_dataset.csv")
df_valid = df.filter((col("HR").isNotNull()) & (col("EEm").isNotNull()) & (col("HR") > 40) & (col("HR") < 220) & (col("EEm") > 0))
correlation_coefficient = df_valid.stat.corr("HR", "EEm")
hr_ranges = df_valid.withColumn("hr_range", when(col("HR") < 60, "低心率(<60)").when(col("HR") < 100, "正常心率(60-100)").when(col("HR") < 150, "中等心率(100-150)").otherwise("高心率(>=150)"))hr_energy_stats = hr_ranges.groupBy("hr_range").agg(avg("HR").alias("avg_hr"), avg("EEm").alias("avg_energy"), count("EEm").alias("sample_count")).collect()sample_data = df_valid.select("HR", "EEm").sample(0.1).collect()scatter_points = [{"hr": float(row["HR"]), "energy": float(row["EEm"])} for row in sample_data[:500]]hr_efficiency = df_valid.withColumn("energy_per_hr", col("EEm") / col("HR")).agg(avg("energy_per_hr").alias("avg_efficiency")).collect()[0]["avg_efficiency"]optimal_hr_range = df_valid.filter((col("HR") >= 120) & (col("HR") <= 160)).agg(avg("EEm").alias("optimal_energy")).collect()[0]["optimal_energy"]correlation_strength = "强正相关" if correlation_coefficient > 0.7 else "中等正相关" if correlation_coefficient > 0.4 else "弱正相关" if correlation_coefficient > 0.2 else "无明显相关"hr_stats_formatted = [{"hr_range": row["hr_range"], "avg_hr": round(row["avg_hr"], 1), "avg_energy": round(row["avg_energy"], 2), "sample_count": row["sample_count"]} for row in hr_energy_stats]correlation_result = {"correlation_coefficient": round(correlation_coefficient, 4), "correlation_strength": correlation_strength, "hr_energy_distribution": hr_stats_formatted, "scatter_data": scatter_points, "energy_efficiency": round(hr_efficiency, 4), "optimal_range_energy": round(optimal_hr_range, 2) if optimal_hr_range else 0}spark.stop()return JsonResponse(correlation_result)