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对数据文件data.csv在根据课程设计要求在IDEA中编写Spark程序并打包成jar包，并且将数据文件data.csv上传到HDFS中，提交jar包到Spark集群中运行。data.csv里面包含餐厅数据，可以用记事本打开查看，主要包含以下13个字段，字段之间由逗号分隔："所属年月","商家名称","主营类型","店铺URL","特色菜","累计评论数","累计销售人次","店铺评分","本月销量","本月销售额","城市","商家地址","电话"课程设计要求完成以下任务，在IDEA中创建Maven项目，提供pom.xml文件给大家，完成以下任务。一、将data.csv文件上传到hdfs的/cateringdata/目录下。二、编写Spark程序，实现以下功能，并且将程序打包为jar包1.去掉"本月销量","本月销售额"（第8列和第9列）的数据异常（数据为空字符串或者null或者为0），并且统计去掉了多少条；这一步清洗获得的数据要以逗号分割，存到hdfs的/foodsparktask1目录下;2.去掉"店铺评分"数据为null的数据，并统计去掉了多少条;3.去掉"店

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1、选取合适的数据集：根据毕业设计的主题和目标，选择与之相关的合适的数据集。确保数据集可获得并包含足够的样本和特征，以支持后续的数据分析和开发工作。2、项目背景：介绍毕业设计的背景和动机，说明为什么选择该课题以及相关领域的研究现状和问题。3、项目目标：明确毕业设计的目标和预期成果，阐述希望通过这个项目实现的具体价值和意义。4、数据说明：详细描述所选数据集的来源、规模、结构和内容，包括数据的格式、字段含义、数据质量等信息。5、项目分析：对数据集进行初步的数据分析，包括数据预处理、特征提取、数据探索等，以获得对数据集的深入理解，为后续的开发工作做准备。6、开发环境：采用Echarts大数据可视化技术。项目开发采用当前最主流的前后端分离的方式:后端用Pycharm工具搭建Flask框架，然后利用Python技术完成数据清洗、数据制作，最终形成数据接口;前端用Vscode工具完成可视化大屏布局、用Echarts技术完成图形展示;前后端只通过数据接口交互。7、后端开发：根据项目需求和目标，进行后端开发工作，包括数据处理、函数的设计等，确保后端能够正确处理数据，并提供相应的接口和功能。

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