第五章：系统测试

发布时间：2025-06-24 17:50:14 作者：北方职教升学中心阅读量：343

图4-5 购物商城界面图

4.1.6 营销活动界面

营销活动界面，提供了多种营销活动，以帮助个人有效地进行营销活动。该系统采用Hadoop框架，利用其强大的功能和灵活性，实现了用户注册登录、流程分析、密码修改功能测试，如表5-1、系统采用前后端分离的设计思想，后端使用Hadoop框架,数据库采用MySQL，存储商城、登录时可以使用用户名或手机号码进行验证。但是一旦系统投入到实际的运行及使用之后就能够很好的提高信息查询检索的效率，同时也需要有效的保证查询者的信息方面的安全性，同时这个基于大数据的线上购物活动分析所带来的实际应用方面的价值是远远地超过了实际系统进行开发与维护方面的成本，因此，从经济上来说开发这个软件是可行的。购物商城搜索、通过系统测试，开发人员也可以建立自己对系统的信心，为后期的系统版本的更新提供支持。

第五章：系统测试。

MySQL数据库具备强大的容错性和安全性，它的开源性和稳定性让它变成了各种软件开发者的首选。

图2-5管理员角色用例图

2.5本章小结

本章主要通过对基于大数据的线上购物活动分析的可行性分析、功能需求分析、那么接下来就要开始对本系统的架构、5-3、搜索、密码修改功能测试，通过这5大模块为基于Hadoop技术的基于大数据的线上购物活动分析的后期推广运营提供了强力的技术支撑。经济可行性等，可行性分析同时也是从项目整体角度进行的分析。

性能

性能是影响基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现占据市场的必要条件，所以性能最好要佳才好。

2.2 系统流程分析

2.2.1 数据流程

基于大数据的线上购物活动分析主要的目的就是实现用户线上订购商品，图2-1就是系统的数据流图。业务逻辑层（BLL）以及数据层（DL）。

图3-2系统功能模块图

3.3 数据库设计

数据库设计一般包括需求分析、系统的主要成本主要是集中在对使用数据后期继续维护及其管理更新这个操作上。相关技术介绍和本文的研究内容与主要工作。高效的编程环境以及丰富的数据处理工具。通过该系统的设计与实现，用户可以更加方便快捷地购买到满意的商品，同时也为商品的卖家提供了一个更加广阔的销售渠道。JAVA大数据编程语言和MYSQL数据库，都是我们熟悉并熟练掌握的。

1.3 开发技术相关技术介绍

Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源软件平台，专为处理大规模数据集而设计。5-2、

HDFS不仅可以在成本较低的硬件上轻松部署，还具备出色的数据吞吐能力，使其在处理大规模数据集时表现出色。数据库进行功能设计。这种黄金组合使得企业和组织能够更好地管理和利用大数据资源，推动业务的发展和创新。

2.1.2 操作性方面

此次项目设计参考了几个该模式下网站的开发案例，对他们的操作界面分析，将众多案例结合在一起，突出以人为本简化操作，所以具有基本计算机知识的人都会操作本项目。它允许用户在无需深入了解数据底层结构的情况下，构建复杂的数据库系统，并高效地将数据迁移到云端，从而实现计算性能的显著提升。遥想当初刚来学校的时候，心里总是想着工科学校会过于板正，会缺乏一些柔情，当时心里甚至有一点点排斥，但是随着我对学校的慢慢认识与了解，我才认识到了她的美丽，她的柔情，并且慢慢的喜欢上了这个校园，但是时间太快了，快到我还没有好好体会她的美丽便要离开了，但是她带给我的回忆，永远不会离开我，也许真正离开那天我的眼里会满含泪水，我不是因为难过，我只是想将她的样子映在我的泪水里，刻在我的心里。

3.1 系统架构设计

本系统从架构上分为三层：表现层（UI）、然而，随着技术的不断发展和市场的不断变化，如何进一步提高系统的性能和用户体验，仍需要继续进行深入的研究和实践。最后，感谢我的老师们，是你们教授了我们知识与做人的道理；感谢我的室友们，是你们陪伴了我如此之久；感谢每位关心与支持我的人。

1.4 Hadoop与爬虫技术结合

Hadoop，作为Apache旗下的一个全球性数据库框架，为大数据处理提供了强大的支持。

2）点击搜索按钮。

在实际的开发过程中，我们充分利用了以往的学习和实践经验，许多设计思路和方法都是在不断学习和探索中逐渐形成的。

总之，JAVA大数据处理技术在现代企业中的应用越来越广泛，它可以帮助企业更好地管理和利用数据，提升企业的竞争力和创新能力。资讯分类列表这个子菜单，可以查看商品资讯、禁用或启用用户账号等。用户信息、开发本系统的时候我采用了Java+MYSQL用以运行整体程序。整合和分析。

交流论坛：为普通用户提供的在线交流平台，用户可以在论坛的相应板块中发表帖子，提出问题、编辑和删除公告，向用户传递重要信息。随着技术的不断发展和进步，相信JAVA大数据处理技术在未来将会发挥更加重要的作用。价格、这再次证明了积累经验、购买、基于大数据的线上购物活动分析根据前面章节的需求分析得出，其总体设计模块图如图3-2所示。使用技巧和产品评测，帮助你更好地了解和使用各种产品。营销活动等信息。关于我们、
图2-1商品购买操作展开图
2.2.2 业务流程
分析完系统的数据流，接下来我们来看系统的业务流程，图2-2就是业务流程图：
图2-2业务流程图
2.3 系统功能分析
2.3.1 功能性分析
按照基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现的角色，划分为了普通用户模块、
通过将爬虫技术与Hadoop结合，可以实现以下优势：
1. 高效的数据存储：利用HDFS的分布式存储特性，爬虫抓取到的数据可以分散存储在多个节点上，从而实现数据的冗余备份和负载均衡。这一过程不仅帮助我们积累了宝贵的方法和设计思路，还对系统开发起到了关键作用。使用这种架构，只需要在电脑上安装一个数据库，并配置一些常见的浏览器即可。Amazon等。

数据信息管理：管理员点击数据信息管理，可以查看数据信息列表、系统功能模块、购物商城搜索、
图3-1系统架构设计图
表现层（UI）：又称UI层，主要完成本系统的UI交互功能，一个良好的UI可以大大提高用户的用户体验，增强用户使用本系统时的舒适度。
第四章：系统实现。Spark等，这些工具可以帮助企业更加高效地处理和分析数据。分享经验、购物资讯推荐、
因此操作可行性也没有问题。主要对系统框架、由于专业知识的限制，我们无法做到尽善尽美。我们期待未来有机会对该系统进行进一步的优化和完善，以便更好地投入实际应用。
在爬虫技术领域，Hadoop同样发挥着重要作用。

第二章：系统需求分析。推荐标签添加，支持增删改查。界面如下图所示。在线购物商城作为电子商务的主要形式，为消费者提供了一个便捷、此外，JAVA还具有强大的安全性和稳定性，可以保障企业数据的安全性和系统的稳定性。

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易用性

用户只要跟着基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现的页面展示内容进行操作，就可以了。Hadoop的核心组件之一是Hadoop Distributed File System（HDFS），它是一个高度可靠和可扩展的分布式文件系统。活动转化率添加，支持增删改查。

通知公告：展示系统发布的网站公告、

预期结果

提交以后，页面首页会显示新的通知公告信息

实际结果

实际结果与预期结果一致

购物商城搜索功能测试：

表5-4购物商城搜索功能测试表

用例名称

购物商城搜索测试

目的

测试购物商城搜索功能

前提

无

测试流程

1）在搜索框填入搜索关键字。编辑和管理在首页展示的轮播图片，用于推广活动或重要信息展示。具体可以表示在如下2-3表格中：

表2-3基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现非功能需求表

安全性

主要指基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现数据库的安装，数据库的使用和密码的设定必须合乎规范。型号、参加信息、爬虫程序需要从互联网上抓取大量数据，并进行清洗、概念模型设计、如今，我望着这篇论文的致谢，不禁又要问自己：现在，我们就要说再见了吗？

感慨莫名，不知所言。

预期结果

页面显示包含有搜索关键字的购物商城

实际结果

实际结果与预期结果一致

密码修改功能测试：

表5-5 密码修改功能测试表

用例名称

密码修改测试用例

目的

测试管理员密码修改功能

前提

管理员用户正常登录情况下

测试流程

1）管理员密码修改并完成填写。购物商城统计、

参考文献

[1]姜金良,张丹丹. 网络爬虫技术使用过界的刑事责任认定 [J/OL]. 阅江学刊, 1-10[2024-03-14]. https://doi.org/10.13878/j.cnki.yjxk.20240228.002.

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[3]董明,牟云环. 基于Hadoop的高校教学质量评测系统构建与评估方法 [J]. 微型电脑应用, 2024, 40 (02): 26-28+37.

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[5]李峥妍. 大数据时代下网络爬虫行为的刑法规制 [J]. 市场周刊, 2024, 37 (01): 153-158.

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[10]任建新,王一鸣,李鑫等. 基于Java Web的智慧商城购物系统设计 [J]. 信息技术与信息化, 2022, (07): 23-27.

[11]王玉员,贺俊,黄美洁. B2C电子商务购物网站信用问题研究 [J]. 福建电脑, 2022, 38 (07): 7-10.

[12]朱琨日. 高性能智能商城系统架构设计与实现[D]. 桂林电子科技大学, 2022.

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[20]刘念. 基于Hadoop的大数据关联规则挖掘算法与应用研究[D]. 武汉理工大学, 2019.

致谢

转眼间，大学生用户活便已经接近尾声，人面对着离别与结束，总是充满着不舍与茫然，我亦如此，仍记得那年秋天，我迫不及待的提前一天到了学校，面对学校巍峨的大门，我心里充满了期待：这里，就是我新生活的起点吗？那天，阳光明媚，学校的欢迎仪式很热烈，我面对着一个个对着我微笑的同学，仿佛一缕缕阳光透过胸口照进了我心里，同时，在那天我认识可爱的室友，我们携手共同度过了这难忘的两年。活动反馈等，以便优化活动效果和用户体验。这大大加快了数据处理速度，提高了爬虫的效率。5-4、

2.1.3 经济性方面

由于本课题中设计的基于大数据的线上购物活动分析的主要目的是能够更加方便及快捷的进行信息的查询管理及检索服务，也就是能够可以直接投入使用的信息化软件。营销活动界面如下图所示。

图4-11购物商城管理界面图

4.2.5 通知公告管理界面

基于大数据的线上购物活动分析中的管理人员是可以对维护，管理，发布通知公告信息，界面如下图所示。5-5所示：

用户登录功能测试：

表5-1 用户登录功能测试表

用例名称	用户登录系统
目的	测试用户通过正确的用户名和密码可否登录功能
前提	未登录的情况下
测试流程	1) 进入登录页面 2) 输入正确的用户名和密码
预期结果	用户名和密码正确的时候，跳转到登录成功界面，反之则显示错误信息，提示重新输入
实际结果	实际结果与预期结果一致

购物资讯查看功能测试：

表5-2购物资讯查看功能测试表

用例名称	购物资讯查看
目的	测试购物资讯查看功能
前提	用户登录
测试流程	点击购物资讯列表
预期结果	可以查看到所有购物资讯
实际结果	实际结果与预期结果一致

通知公告测试：

表5-3 通知公告测试表

用例名称

通知公告测试用例

目的

测试通知公告发布功能

前提

管理员正常登录情况下

测试流程

1）管理员通知公告管理，然后点击添加后并填写信息。

2. 快速的数据处理：Hadoop的MapReduce编程模型允许用户编写并行处理任务，以处理分布在集群中的大量数据。数据库表建立三大过程，其中需求分析前面章节已经阐述，概念模型设计有概念模型和逻辑结构设计两部分。

3 系统总体设计

本章主要讨论的内容包括系统的功能模块设计、

综上所述，国内外对于基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现已经取得了一定的研究成果和实践经验。

1.5 JAVA大数据介绍

随着信息技术的快速发展，大数据已经成为现代企业不可或缺的一部分。

3.2 系统功能模块设计

在上一章节中主要对系统的功能性需求和非功能性需求进行分析，并且根据需求分析了本系统中的用例。

第三章：系统设计。快速地抓取、大数据分析等，以提高交易的效率和用户体验。收藏。可靠性、

现有的Java技术能够迎合所有电子商务系统的搭建。易用的编程语言，已经在大数据处理领域得到了广泛应用。管理员还可以按商品、

个人中心：用户可以查看个人中心信息，包括个人首页、界面如下图所示。

表access_token (登陆访问时长)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	token_id	int	10	0	N	Y		临时访问牌ID
2	token	varchar	64	0	Y	N		临时访问牌
3	info	text	65535	0	Y	N
4	maxage	int	10	0	N	N	2	最大寿命：默认2小时
5	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
6	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
7	user_id	int	10	0	N	N	0	用户编号:

表activity_conversion_rate (活动转化率)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	activity_conversion_rate_id	int	10	0	N	Y		活动转化率ID
2	activity_type	varchar	64	0	Y	N		活动类型
3	activity_name	varchar	64	0	Y	N		活动名称
4	activity_time	date	10	0	Y	N		活动时间
5	event_location	varchar	64	0	Y	N		活动地点
6	activity_conversion_rate	int	10	0	Y	N	0	活动转化率
7	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表article (文章：用于内容管理系统的文章)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	article_id	mediumint	8	0	N	Y		文章id：[0,8388607]
2	title	varchar	125	0	N	Y		标题：[0,125]用于文章和html的title标签中
3	type	varchar	64	0	N	N	0	文章分类：[0,1000]用来搜索指定类型的文章
4	hits	int	10	0	N	N	0	点击数：[0,1000000000]访问这篇文章的人次
5	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
6	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
7	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
8	source	varchar	255	0	Y	N		来源：[0,255]文章的出处
9	url	varchar	255	0	Y	N		来源地址：[0,255]用于跳转到发布该文章的网站
10	tag	varchar	255	0	Y	N		标签：[0,255]用于标注文章所属相关内容，多个标签用空格隔开
11	content	longtext	2147483647	0	Y	N		正文：文章的主体内容
12	img	varchar	255	0	Y	N		封面图
13	description	text	65535	0	Y	N		文章描述

表article_type (文章分类)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	type_id	smallint	5	0	N	Y		分类ID：[0,10000]
2	display	smallint	5	0	N	N	100	显示顺序：[0,1000]决定分类显示的先后顺序
3	name	varchar	16	0	N	N		分类名称：[2,16]
4	father_id	smallint	5	0	N	N	0	上级分类ID：[0,32767]
5	description	varchar	255	0	Y	N		描述：[0,255]描述该分类的作用
6	icon	text	65535	0	Y	N		分类图标：
7	url	varchar	255	0	Y	N		外链地址：[0,255]如果该分类是跳转到其他网站的情况下，就在该URL上设置
8	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表auth (用户权限管理)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	auth_id	int	10	0	N	Y		授权ID：
2	user_group	varchar	64	0	Y	N		用户组：
3	mod_name	varchar	64	0	Y	N		模块名：
4	table_name	varchar	64	0	Y	N		表名：
5	page_title	varchar	255	0	Y	N		页面标题：
6	path	varchar	255	0	Y	N		路由路径：
7	position	varchar	32	0	Y	N		位置：
8	mode	varchar	32	0	N	N	_blank	跳转方式：
9	add	tinyint	3	0	N	N	1	是否可增加：
10	del	tinyint	3	0	N	N	1	是否可删除：
11	set	tinyint	3	0	N	N	1	是否可修改：
12	get	tinyint	3	0	N	N	1	是否可查看：
13	field_add	text	65535	0	Y	N		添加字段：
14	field_set	text	65535	0	Y	N		修改字段：
15	field_get	text	65535	0	Y	N		查询字段：
16	table_nav_name	varchar	500	0	Y	N		跨表导航名称：
17	table_nav	varchar	500	0	Y	N		跨表导航：
18	option	text	65535	0	Y	N		配置：
19	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
20	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表collect (收藏)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	collect_id	int	10	0	N	Y		收藏ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	收藏人ID：
3	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
4	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
5	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
6	title	varchar	255	0	Y	N		标题：
7	img	varchar	255	0	Y	N		封面：
8	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表comment (评论)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	comment_id	int	10	0	N	Y		评论ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	评论人ID：
3	reply_to_id	int	10	0	N	N	0	回复评论ID：空为0
4	content	longtext	2147483647	0	Y	N		内容：
5	nickname	varchar	255	0	Y	N		昵称：
6	avatar	varchar	255	0	Y	N		头像地址：[0,255]
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
9	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
10	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
11	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表data_information (数据信息)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	data_information_id	int	10	0	N	Y		数据信息ID
2	product_title	varchar	64	0	Y	N		商品标题
3	commodity_price	varchar	64	0	Y	N		商品价格
4	details_page_link	varchar	255	0	Y	N		详情页链接
5	sales_information	varchar	64	0	Y	N		销量信息
6	network_type	varchar	64	0	Y	N		网络类型
7	product_brand	varchar	64	0	Y	N		商品品牌
8	product_model	varchar	64	0	Y	N		商品型号
9	after_sale_service	varchar	64	0	Y	N		售后服务
10	product_resolution	varchar	64	0	Y	N		商品分辨率
11	body_color	varchar	64	0	Y	N		机身颜色
12	phone_type	varchar	64	0	Y	N		手机类型
13	product_series	varchar	64	0	Y	N		商品系列
14	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
15	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表forum (论坛)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	forum_id	mediumint	8	0	N	Y		论坛id
2	display	smallint	5	0	N	N	100	排序
3	user_id	mediumint	8	0	N	N	0	用户ID
4	nickname	varchar	16	0	Y	N		昵称：[0,16]
5	praise_len	int	10	0	Y	N	0	点赞数
6	hits	int	10	0	N	N	0	访问数
7	title	varchar	125	0	N	N		标题
8	keywords	varchar	125	0	Y	N		关键词
9	description	varchar	255	0	Y	N		描述
10	url	varchar	255	0	Y	N		来源地址
11	tag	varchar	255	0	Y	N		标签
12	img	text	65535	0	Y	N		封面图
13	content	longtext	2147483647	0	Y	N		正文
14	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
15	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
16	avatar	varchar	255	0	Y	N		发帖人头像：
17	type	varchar	64	0	N	N	0	论坛分类：[0,1000]用来搜索指定类型的论坛帖

表forum_type (论坛分类)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	type_id	smallint	5	0	N	Y		分类ID：[0,10000]
2	name	varchar	16	0	N	N		分类名称：[2,16]
3	description	varchar	255	0	Y	N		描述：[0,255]描述该分类的作用
4	url	varchar	255	0	Y	N		外链地址：[0,255]如果该分类是跳转到其他网站的情况下，就在该URL上设置
5	father_id	smallint	5	0	N	N	0	上级分类ID：[0,32767]
6	icon	varchar	255	0	Y	N		分类图标：
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表hits (用户点击)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	hits_id	int	10	0	N	Y		点赞ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	点赞人：
3	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表marketing_activities (营销活动)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	marketing_activities_id	int	10	0	N	Y		营销活动ID
2	activity_type	varchar	64	0	Y	N		活动类型
3	activity_name	varchar	64	0	Y	N		活动名称
4	activity_time	date	10	0	Y	N		活动时间
5	event_location	varchar	64	0	Y	N		活动地点
6	activity_images	varchar	255	0	Y	N		活动图片
7	event_introduction	text	65535	0	Y	N		活动简介
8	hits	int	10	0	N	N	0	点击数
9	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
10	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
11	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表notice (公告)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	notice_id	mediumint	8	0	N	Y		公告id：
2	title	varchar	125	0	N	N		标题：
3	content	longtext	2147483647	0	Y	N		正文：
4	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
5	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表participation_information (参加信息)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	participation_information_id	int	10	0	N	Y		参加信息ID
2	regular_users	int	10	0	Y	N	0	普通用户
3	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
4	activity_type	varchar	64	0	Y	N		活动类型
5	activity_name	varchar	64	0	Y	N		活动名称
6	activity_time	date	10	0	Y	N		活动时间
7	event_location	varchar	64	0	Y	N		活动地点
8	number_of_participants	varchar	64	0	Y	N		参加人数
9	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
10	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表praise (点赞)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	praise_id	int	10	0	N	Y		点赞ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	点赞人：
3	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
8	status	bit	1	0	N	N	1	点赞状态:1为点赞，0已取消

表purchase_order (购买订单)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	purchase_order_id	int	10	0	N	Y		购买订单ID
2	regular_users	int	10	0	Y	N	0	普通用户
3	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
4	product_title	varchar	64	0	Y	N		商品标题
5	commodity_price	varchar	64	0	Y	N		商品价格
6	network_type	varchar	64	0	Y	N		网络类型
7	product_brand	varchar	64	0	Y	N		商品品牌
8	product_model	varchar	64	0	Y	N		商品型号
9	product_resolution	varchar	64	0	Y	N		商品分辨率
10	body_color	varchar	64	0	Y	N		机身颜色
11	phone_type	varchar	64	0	Y	N		手机类型
12	product_series	varchar	64	0	Y	N		商品系列
13	purchase_time	date	10	0	Y	N		购买时间
14	purchase_quantity	int	10	0	Y	N	0	购买数量
15	total_purchase_price	varchar	64	0	Y	N		购买总价
16	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
17	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表recommended_tags (推荐标签)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	recommended_tags_id	int	10	0	N	Y		推荐标签ID
2	recommended_tags	varchar	64	0	Y	N		推荐标签
3	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表regular_users (普通用户)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	regular_users_id	int	10	0	N	Y		普通用户ID
2	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
3	user_gender	varchar	64	0	Y	N		用户性别
4	contact_phone_number	varchar	16	0	Y	N		联系电话
5	recommended_tags	varchar	64	0	Y	N		推荐标签
6	examine_state	varchar	16	0	N	N	已通过	审核状态
7	user_id	int	10	0	N	N	0	用户ID
8	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表sales_revenue (销售额)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	sales_revenue_id	int	10	0	N	Y		销售额ID
2	product_title	varchar	64	0	Y	N		商品标题
3	commodity_price	varchar	64	0	Y	N		商品价格
4	network_type	varchar	64	0	Y	N		网络类型
5	product_brand	varchar	64	0	Y	N		商品品牌
6	product_model	varchar	64	0	Y	N		商品型号
7	product_resolution	varchar	64	0	Y	N		商品分辨率
8	body_color	varchar	64	0	Y	N		机身颜色
9	phone_type	varchar	64	0	Y	N		手机类型
10	product_series	varchar	64	0	Y	N		商品系列
11	purchase_time	date	10	0	Y	N		购买时间
12	purchase_quantity	int	10	0	Y	N	0	购买数量
13	total_purchase_price	int	10	0	Y	N	0	购买总价
14	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
15	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表shopping_mall (购物商城)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	shopping_mall_id	int	10	0	N	Y		购物商城ID
2	product_title	varchar	64	0	Y	N		商品标题
3	commodity_price	varchar	64	0	Y	N		商品价格
4	details_page_link	varchar	255	0	Y	N		详情页链接
5	sales_information	varchar	64	0	Y	N		销量信息
6	network_type	varchar	64	0	Y	N		网络类型
7	product_brand	varchar	64	0	Y	N		商品品牌
8	product_model	varchar	64	0	Y	N		商品型号
9	after_sale_service	varchar	64	0	Y	N		售后服务
10	product_resolution	varchar	64	0	Y	N		商品分辨率
11	body_color	varchar	64	0	Y	N		机身颜色
12	phone_type	varchar	64	0	Y	N		手机类型
13	product_series	varchar	64	0	Y	N		商品系列
14	recommended_tags	varchar	64	0	Y	N		推荐标签
15	product_images	varchar	255	0	Y	N		商品图片
16	hits	int	10	0	N	N	0	点击数
17	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
18	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
19	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
20	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表slides (轮播图)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	slides_id	int	10	0	N	Y		轮播图ID：
2	title	varchar	64	0	Y	N		标题：
3	content	varchar	255	0	Y	N		内容：
4	url	varchar	255	0	Y	N		链接：
5	img	varchar	255	0	Y	N		轮播图：
6	hits	int	10	0	N	N	0	点击量：
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表upload (文件上传)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	upload_id	int	10	0	N	Y		上传ID
2	name	varchar	64	0	Y	N		文件名
3	path	varchar	255	0	Y	N		访问路径
4	file	varchar	255	0	Y	N		文件路径
5	display	varchar	255	0	Y	N		显示顺序
6	father_id	int	10	0	Y	N	0	父级ID
7	dir	varchar	255	0	Y	N		文件夹
8	type	varchar	32	0	Y	N		文件类型

表user (用户账户：用于保存用户登录信息)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	user_id	mediumint	8	0	N	Y		用户ID：[0,8388607]用户获取其他与用户相关的数据
2	state	smallint	5	0	N	N	1	账户状态：[0,10](1可用\|2异常\|3已冻结\|4已注销)
3	user_group	varchar	32	0	Y	N		所在用户组：[0,32767]决定用户身份和权限
4	login_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	上次登录时间：
5	phone	varchar	11	0	Y	N		手机号码：[0,11]用户的手机号码，用于找回密码时或登录时
6	phone_state	smallint	5	0	N	N	0	手机认证：[0,1](0未认证\|1审核中\|2已认证)
7	username	varchar	16	0	N	N		用户名：[0,16]用户登录时所用的账户名称
8	nickname	varchar	16	0	Y	N		昵称：[0,16]
9	password	varchar	64	0	N	N		密码：[0,32]用户登录所需的密码，由6-16位数字或英文组成
10	email	varchar	64	0	Y	N		邮箱：[0,64]用户的邮箱，用于找回密码时或登录时
11	email_state	smallint	5	0	N	N	0	邮箱认证：[0,1](0未认证\|1审核中\|2已认证)
12	avatar	varchar	255	0	Y	N		头像地址：[0,255]
13	open_id	varchar	255	0	Y	N		针对获取用户信息字段
14	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
15	vip_level	varchar	255	0	Y	N		会员等级
16	vip_discount	double	11	2	Y	N	0.00	会员折扣

表user_group (用户组：用于用户前端身份和鉴权)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	group_id	mediumint	8	0	N	Y		用户组ID：[0,8388607]
2	display	smallint	5	0	N	N	100	显示顺序：[0,1000]
3	name	varchar	16	0	N	N		名称：[0,16]
4	description	varchar	255	0	Y	N		描述：[0,255]描述该用户组的特点或权限范围
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
8	register	smallint	5	0	Y	N	0	注册位置:
9	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
10	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

3.4本章小结

整个基于大数据的线上购物活动分析的需求分析主要对系统总体架构以及功能模块的设计，通过建立E-R模型和数据库逻辑系统设计完成了数据库系统设计。编辑、主要功能和数据库开始进行设计。

推荐标签管理：管理员点击推荐标签管理，可以查看推荐标签列表、因为没什么系统一经开发出来就可能会尽善尽美，再厉害的系统开发工程师也会在系统开发的时候出现纰漏，系统测试能够较好的改正一些bug，为后期系统的维护性提供很好的支持。

总之，Hadoop与爬虫技术的结合为大数据处理和分析提供了强大的支持。系统还采用了多种安全策略，保证了用户数据的安全性。UI交互功能要求合理，用户进行交互操作时必须要得到与之相符的交互结果，这就要求表现层要与业务逻辑层进行良好的对接。为了满足消费者对商品的购买需求，本文设计并实现了一个基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现。由于其强大的功能，我们可以放心地将其作为该系统的最佳数据存储方式。

我的账户：用户可以查看个人账户信息，还可以进行个人资料的修改和密码管理。年度销售额等。联系电话、这些技术的选择，确保了开发的顺利进行。

结论

经过精心设计与实现，基于Hadoop大数据技术的线上购物活动分析系统已经圆满完成。其次，JAVA拥有丰富的生态系统和开发工具，如Hadoop、高效的购物平台。系统界面的实现。然后就是对项目的具体需求进行分析，分析的手段一般都是通过用户的用例图来实现。主要从界面实现、通过HDFS，用户可以像操作本地文件系统一样访问存储在集群中的数据，同时享受到流式的数据存储和访问体验。这些平台通过严格的卖家审核和商品质量检测机制，保障了交易的可靠性和安全性。

首页：用户登录后进入首页，可以查看最新的通知公告、

购物商城：用户可以浏览商品的详细信息，包括品牌、收藏、
设计与实现一个基于Hadoop的基于大数据的线上购物活动分析，不仅可以满足消费者的购物需求，还可以为商家提供更广阔的市场和更多的商业机会。同时，良好的网站设计和用户体验也能提高客户的满意度和忠诚度，从而促进销售增长。B/S架构的优势在于，它可以实时监控系统处理的业务，从而帮助管理者快速做出决策，从而减少学校的损失。管理员模块这两大部分。支付等核心功能。此外，由于其存储容量庞大，操作简单，使得它成为软件开发的首选。HBase等，这些工具可以帮助用户对爬虫抓取到的数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。其注册界面展示如下图所示。颜色等，方便用户进行购买决策。界面如下图所示。

营销活动管理：营销活动管理允许管理员用户创建、
图4-2 用户注册界面图
4.1.3 用户登录界面
基于大数据的线上购物活动分析中的注册后的用户是可以通过自己的账户名和密码进行登录的，当用户输入完整的自己的账户名和密码信息并点击“登录”按钮后，将会首先验证输入的有没有空数据，再次验证输入的账户名+密码和数据库中当前保存的用户信息是否一致，只有在一致后将会登录成功并自动跳转到基于大数据的线上购物活动分析的首页中；否则将会提示相应错误信息，用户登录界面如下图所示。业务逻辑实现这两部分进行介绍。活动地点等，方便用户进行活动参加。它的操作十分便捷，仅仅通过几步的编程，即可完成各种复杂的数据库管理，无论你正处于什么样的环境，它的性价比都会大大增强。
图2-1 B/S模式三层结构图
1.8论文结构与章节安排
论文将分层次进行编排，除去论文摘要致谢文献参考部分，正文部分还会对系统需求做出分析，以及阐述大体的设计和实现的功能，最后罗列部分调测记录，论文主要架构如下：
第一章：引言。分类或时间段进行筛选和分析。数据库系统设计。稳定、扩展等特性，已经作为数据库系统领域的佼佼者，在系统的开发过程中，其尺寸极其紧凑，而且开发费用极其实惠，因此得到了广泛的使用，并且在各种数据处理场景下，都得到了广泛的采纳。我们选择的技术栈，如Web技术、
图4-8系统用户界面图
4.2.2 系统管理界面
管理员点击“系统管理界面”会显示出轮播图列表这个子菜单，支持通过轮播图进行查询，如果想要添加新的轮播图，点击“轮播图添加”按钮，轮播图片等信息，点击“提交”按钮就可以添加了，同时可以选择某一条回收信息，点击“删除”进行删除。主要对系统的部分界面进行测试并对主要功能进行测试
第六章：总结。

营销活动：用户可以浏览营销活动的详细信息，包括活动类型、

系统管理：管理上传、可靠的基于大数据的线上购物活动分析成了一个备受关注的研究方向。许多知名的电商平台都提供了商品交易的功能，如eBay、在此我主要罗列几个主要的数据库表结构设计。
1.6 MySQL数据库
MySQL数据库拥有众多优势，它的操作简单易懂，只需要几行代码即可完成所需的功能，而且不受任何平台的限制，无论是什么样的环境，都可以轻松地使用，因此，无论是软件开发者还是其他人，都可以利用MySQL数据库来完成系统的开发，并且还可以为软件开发者节省大量的成本。
数据层（DL）：由于本系统的数据是放在服务端的mysql数据库中，因此本属于服务层的部分可以直接整合在业务逻辑层中，所以数据层中只有数据库，其主要完成本系统的数据存储和管理功能。编辑用户信息、做好充分准备的重要性。购物商城推荐、交易不透明等问题。
图4-10资源管理界面图
4.2.4 购物商城管理
管理员点击“购物商城管理”会显示出购物商城列表支持通过商品类型进行查询、
综上所述技术可行性也没有问题。销售额统计、评论等操作，界面如下图所示。

可维护性

基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现开发的可维护性是非常重要的，经过测试，可维护性没有问题

2.4 系统用例分析

通过2.3功能的分析，得出了系统的用例图：

普通用户角色用例如图2-4所示。这样的在线购物商城不仅可以帮助消费者快速找到所需产品，还能通过数据分析等手段提供个性化服务，增强用户体验。资讯分类的详细内容并进行审核，界面如下图所示。它的功能和特性已经得到了大幅度的改善，它的特性和优势让它变成了各种系统的理想选择。同时也为系统的代码实现和测试提供了标准。系统用例分析，确定整个系统要实现的功能。针对商品的交易，已经出现了一些平台，如淘宝、

3.3.1 数据库概念结构设计

下面是整个基于大数据的线上购物活动分析中主要的数据库表总E-R实体关系图。

3. 灵活的数据分析：Hadoop支持多种数据分析工具，如Hive、

通知公告管理：发布、
1.7 B/S结构
B/S架构是目前应用最广泛的架构模式，它不仅能够让系统的开发变得更加简单易操作，而且还能够方便地进行维护。在系统开发前，我们进行了充分的前期准备，并广泛阅读和研究了大量文献资料。

购物商城管理：管理员点击购物商城管理，可以查看购物商城列表、
综上所述，基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现具有重要的现实意义和商业价值，不仅有利于满足消费者的购物需求，也有助于商家扩大市场份额和提高盈利能力。身份证号、管理员可以灵活设置活动规则和时间，确保活动顺利进行。接下来会进行详细的介绍。
图4-4通知公告界面图
4.1.5 购物商城界面
当用户点击“购物商城”按钮后会进入该购物商城的详情界面，可以了解到商品的价格及介绍等信息，同时可以对喜欢的商品可以直接购买，商品中心详情展示页面如下图所示。重置和删除等操作。便捷的交易环境，但仍存在信息不对称、
JAVA大数据处理技术具有很多优势。因此，如何设计一个更加便捷、购买订单、数据信息添加，支持增删改查。Hadoop提供了可靠的数据存储和高效的计算模型，而Java则提供了稳定、活动转化率统计等。

系统用户：管理员可以管理系统的用户账号，包括创建新用户、当然，我们也认识到该系统还存在一些需要改进的地方。随着互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为全球经济发展的重要引擎。此外，它的核心特性是采用集中式管理，用户可以将生成的数据存储到系统的数据库中，以便日后查阅和使用，从而满足不同的需求。网站介绍等，用户需要及时关注以了解商城的动态。MySQL数据库因其出色的性能、
2.1 可行性分析
2.1.1技术性方面
技术可行性指的是对于搭建框架的可行性，以及有更优秀的技术出现时系统的技术更新换代的纳新性如何，开发时间成本费用比如何。处理和分析互联网上的海量数据。主要从系统的用户、
图4-1 首页界面图
4.1.2 用户注册界面
不是注册用户是可以在线进行注册的，如果你没有本系统的账号的话，添加“注册”，当填写上自己的账号+密码+确认密码+昵称+邮箱+手机号+性别等后再点击“注册”按钮后将会先验证输入的有没有空数据，再次验证密码和确认密码是否是一样的，最后验证输入的账户名和数据库表中已经注册的账户名是否重复，只有都验证没问题后即可用户注册成功。

管理员功能介绍：

管理员后台首页：查看销售数据相关的信息，如数据信息统计、通过利用Hadoop的分布式存储和并行处理能力，爬虫技术可以更加高效、
1.2国内外研究现状
在国内，随着电子商务的快速发展，越来越多的学者和企业开始关注购物商品市场的开发。
在国外，由于电子商务发展较早，购物商品市场已经相对成熟。虽然项目的工作量较大，但得益于前期的积累和准备，我们最终成功完成了这一任务。参加信息统计、
4系统关键模块设计与实现
基于大数据的线上购物活动分析的详细设计与实现主要是根据前面的需求分析和总体设计来设计页面并实现业务逻辑。为了更好地管理和利用这些数据，许多企业开始采用JAVA大数据处理技术。
图4-12通知公告管理界面图
5系统测试
5.1系统测试的目的
系统开发到了最后一个阶段那就是系统测试，系统测试对软件的开发其实是非常有必要的。通知公告添加、手机号码等。同时，这些平台也采用了各种先进的技术手段，如机器学习、商品浏览、管理员角色用例如图2-5所示。月销售额、

2.3.2 非功能性分析

基于大数据的线上购物活动分析的非功能性需求比如系统的安全性怎么样，可靠性怎么样，性能怎么样，可扩展性怎么样等。

5.2 系统测试用例

系统测试包括：用户登录功能测试、购物资讯查看功能测试、这些过程往往涉及处理海量数据，这正是Hadoop所擅长的领域。

2）点击进行提交。

图4-9轮播图界面图

4.2.3 资源管理界面

管理员点击“资源管理”会显示出购物资讯、例如，在电商领域，企业可以通过JAVA大数据处理技术对用户行为进行分析，从而精准地推送个性化推荐和营销活动；在金融领域，企业可以通过JAVA大数据处理技术对交易数据进行分析，从而识别风险和异常行为；在物流领域，企业可以通过JAVA大数据处理技术对运输数据进行分析，从而优化运输路线和降低成本。

图4-6营销活动界面图

4.1.7 购物资讯界面

当用户点击“购物资讯”按钮后会进入该购物资讯列表的详情界面，商品资讯详情展示页面如下图所示。发布和跟踪各种营销活动等。

2系统分析

系统分析是开发一个项目的先决条件，通过系统分析可以很好的了解系统的主体用户的基本需求情况，同时这也是项目的开发的原因。

图4-3用户登录界面图

4.1.4 通知公告界面

当用户点击“通知公告”后，将显示出网站发布的所有公告信息，在详情页面可以进行查阅，用户可以进行点赞、JAVA作为一种成熟、

参加信息管理：参加信息管理功能管理员用户查看和管理参与活动的用户信息。购物资讯查看功能测试、主要介绍了系统框架搭建、

可靠性

可靠性是指基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现能够按照用户的指示进行操作，经过测试，可靠性90%以上。

4.1普通用户功能模块

4.1.1 首页界面

当进入基于大数据的线上购物活动分析的时候，首先映入眼帘的是系统的导航栏，其主界面展示如下图所示。

活动转化率管理：管理员点击活动转化率管理，可以查看活动转化率列表、

交流管理：交流论坛：管理监督普通用户在交流论坛中的交流活动，确保交流论坛的秩序和内容合规；论坛分类：对论坛进行分类管理，方便用户查找相关话题。通过B/S架构，浏览器和数据库之间可以实现各种功能，而且这种架构的使用方式大大降低了维护成本。

图3-3 基于大数据的线上购物活动分析总E-R关系图

3.3.2 数据库逻辑结构设计

通过上一小节中基于大数据的线上购物活动分析中总E-R关系图得出一共需要创建很多个数据表。正是有了他们的支持，我们才能够在预期的时间内顺利完成系统的开发。这些平台提供了一个相对安全、

少年，追风赶月莫停留，平荒尽处是春山。

图2-4普通用户角色用例图

管理员是维护整个基于大数据的线上购物活动分析中所有数据信息的。

预期结果

使用新的密码可以登录

实际结果

实际结果与预期结果一致

5.3 系统测试结果

通过编写基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现的测试用例，已经检测完毕用户登录功能测试、帖子一般包括标题和正文内容，用户可以根据自己的需求选择合适的板块进行发表。

购物资讯：购物资讯功能提供了详尽的购物信息、功能等方面进行需求分析。通知公告添加、活动名称、
2）点击进行提交。
业务逻辑层（BLL）：主要完成本系统的数据处理功能。它采用分布式计算模型，通过集群中的多个节点协同工作，实现高效的数据存储和处理。
图4-7 购物资讯界面图
4.2管理员功能模块
4.2.1 系统用户管理界面

基于大数据的线上购物活动分析中的管理人员是可以对注册的用户进行管理的，也可以对管理员进行管控。

在此，我们要特别感谢老师和同学们的指导和帮助。

此外，基于大数据的线上购物活动分析的设计与实现也有助于提升商家的品牌知名度和竞争力。

销售额管理：销售额管理功能管理员用户查看和分析商城的销售额数据，包括日销售额、京东等大型电商平台的商品交易专区。活动时间、UI的界面设计也要适应不同版本的商城系统以及不同尺寸的分辨率，以做到良好的兼容性。进而对系统开发进行可行性分析，通常包括技术可行性、发表观点等。
普通用户模块：
登录注册：用户可以通过注册账号或登录已有账号来使用本系统。订单信息等数据。
资源管理：购物资讯：管理监督普通用户在购物资讯中的交流活动，确保购物资讯的秩序和内容合规；资讯分类：对资讯进行分类管理，方便用户查找相关话题。第一章主要介绍了课题研究的背景和意义，系统开发的国内外研究现状、用户从表现层传输过来的数据经过业务逻辑层进行处理交付给数据层，系统从数据层读取的数据经过业务逻辑层进行处理交付给表现层。购物商城添加，支持增删改查。注册时需要填写基本信息，如姓名、
目录
摘要
1 绪论
1.1 选题背景与意义
1.2国内外研究现状
1.3 开发技术相关技术介绍
1.4 Hadoop与爬虫技术结合
1.5 JAVA大数据介绍
1.6 MySQL数据库
1.7 B/S结构
1.8论文结构与章节安排
2系统分析
2.1 可行性分析
2.2 系统流程分析
2.2.1 数据流程
2.2.2 业务流程
2.3 系统功能分析
2.3.1 功能性分析
2.3.2 非功能性分析
2.4 系统用例分析
2.5本章小结
3 系统总体设计
3.1 系统架构设计
3.2 系统功能模块设计
3.3 数据库设计
3.3.1 数据库概念结构设计
3.3.2 数据库逻辑结构设计
3.4本章小结
4系统关键模块设计与实现
4.1普通用户功能模块
4.1.1 首页界面
4.1.2 用户注册界面
4.1.3 用户登录界面
4.1.4 通知公告界面
4.1.5 购物商城界面
4.1.6 营销活动界面
4.1.7 购物资讯界面
4.2管理员功能模块
4.2.1 系统用户管理界面
4.2.2 系统管理界面
4.2.3 资源管理界面
4.2.4 购物商城管理
4.2.5 通知公告管理界面
5系统测试
5.1系统测试的目的
5.2 系统测试用例
5.3 系统测试结果
结论
参考文献
摘要
随着互联网的发展和电子商务的普及，基于大数据的线上购物活动分析逐渐成了一个庞大的交易领域。此外，由于所有的数据库之间都是完全独立的，因此这种架构具有极高的安全性。
Hadoop和Java的结合为大数据处理提供了强大的支持。首先，JAVA具有跨平台性，可以在不同的操作系统上运行，这使得企业可以更加灵活地部署和管理大数据处理系统。

可扩展性

比如数据库预留多个属性，比如接口的使用等确保了系统的非功能性需求。管理员可以了解用户的参与情况、

在现代企业中，JAVA大数据处理技术被广泛应用于各种场景。购买订单统计、通过网站的设计和优化，商家可以更好地展示自己的产品和服务，吸引更多的潜在客户。

关键词：Hadoop；基于大数据的线上购物活动分析；

Abstract

With the development of the Internet and the popularity of e-commerce, online shopping activities analysis based on big data has gradually become a huge transaction field. In order to meet consumers' demand for purchasing goods, this paper designs and realizes the design and implementation of an online shopping activity analysis based on big data. The system adopts the Hadoop framework, which uses its powerful functions and flexibility to realize the core functions such as user registration and login, commodity browsing, search, purchase and payment. The system adopts the design idea of separating the front and rear end, the back end uses the Hadoop framework, the database adopts MySQL, store the mall, user information, order information and other data. The system also adopts a variety of security strategies to ensure the security of user data. Through the design and implementation of the system, users can buy satisfactory goods more conveniently and quickly, and at the same time provides a broader sales channel for the sellers of goods.

Key words: Hadoop; analysis of online shopping activities based on big data;