大数据集群（PySpark）+MySQL+PyEcharts+Flask：购物篮数据分析与挖掘

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
import pymysql
import pandas as pd
from flask import Flask, render_template, jsonify
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
 
# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("Spark Shopping Cart Analysis").getOrCreate()
 
# 连接MySQL数据库
db_connection = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='your_dbname')
 
# 读取数据
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM your_table_name', db_connection)
 
# PySpark转换为DataFrame
df_spark = spark.createDataFrame(df)
 
# 数据清洗和处理
# ...
 
# 使用Flask提供可视化结果的接口
app = Flask(__name__, static_folder='static', template_folder='templates')
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/data')
def data():
    # 这里应该是你的数据处理和可视化代码
    # 例如，使用PyEcharts生成图表的JSON数据
    # 返回JSON数据
    return jsonify({"chartType": "bar", "data": your_data})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，我们首先初始化了一个Spark会话，并从MySQL数据库中读取了数据。接着，我们使用Flask框架来提供一个Web界面，并通过JSON接口提供可视化的数据。这个例子展示了如何将大数据处理与Web开发结合起来，并且是一个很好的学习资源。