一、系统概述： 基于Hadoop+python+Echarts的化妆品大数据分析可视化系统，利用Hadoop生态系统中的各种工具和技术，来处理大规模的化妆品数据集。通过该系统，化妆品行业的相关企业和研究机构可以更好地理解市场需求、产品趋势和消费者偏好，从而做出更明智的决策和战略规划。
二、系统开发环境： 1、数据采集： pycharm+python3 使用random+pandas库，生成商品表、订单表、用户表数据。 2、数据分析： Hdfs+Hive+linux集群(centos/ubuntu) 分析采用Hadoop集群+Hive进行数据分析，将分析结果存入mysql数据库。 3、网站开发： Html/Css + vscode+Echarts 采用Html/Css+echarts进行化妆品大数据分析可视化开发。
三、系统功能介绍： 数据采集：系统能够从多个数据源中采集大量的化妆品相关数据。
数据清洗：通过数据清洗功能，系统可以对采集到的原始数据进行清洗和预处理，去除重复数据、处理缺失值、纠正错误等，以确保数据的准确性和完整性。
数据存储：系统使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为数据存储平台，可以高效地存储和管理大规模的化妆品数据。
数据处理：系统利用Hadoop生态系统中的分布式计算框架（如Spark）进行大规模数据处理和分析。通过并行处理和分布式计算，系统可以快速地处理大量的数据，提取有价值的信息和洞察。
数据可视化：系统提供丰富的数据可视化功能，可以将分析结果以图表、图形和报表的形式展示出来。用户可以通过直观的可视化界面，快速了解化妆品市场趋势、用户偏好、销售情况等重要信息。
整体上，基于Hadoop的化妆品大数据分析可视化系统可以帮助化妆品行业进行深入的数据分析和决策支持，提升市场竞争力和业务效率。
四、界面展示：
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