# 订单数据可视化

**Repository Path**: zhyzyy2121/order-data-visualization

## Basic Information

- **Project Name**: 订单数据可视化
- **Description**: 本项目基于Spark_sql进行数据清洗，通过echarts进行数据可视化，此处为SSM的web后端项目代码。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-09-08
- **Last Updated**: 2025-08-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: SSM, Spark, Echarts

## README

# 订单数据可视化

## 1. 项目背景

订单信息可视化的项目背景主要有以下几个方面：

1. **订单流程的复杂性**：在传统的订单流程中，从下单到订单完成，涉及到多个环节和参与方，如物流、仓储、运输等，每个环节都可能产生问题，如延误、损坏等，导致订单信息无法及时更新，难以实现可视化。
2. **信息同步的困难**：在订单流程中，涉及到多个系统之间的信息交互，如订单管理系统、财务管理系统、物流跟踪系统等，这些系统之间的信息同步可能存在困难，导致订单信息无法实时更新和可视化。
3. **数据的多样性**：订单信息中包含了各种类型的数据，如产品信息、价格、数量、物流信息等，这些数据需要被整合和分析，以便于可视化。

因此，为了解决这些问题，订单不掉线的全程信息可视化解决方案被提出，旨在实现订单流程的透明化，提高订单信息的准确性和实时性，帮助企业更好地管理订单流程，提高运营效率。

## 2. 需求分析

- 计算订单的总数，每日新增订单数，总销售额等信息
- 订单的区域分布统计
- Ⅰ类订单的分布统计（其中Ⅰ类订单为不存在退款的订单）
- 下单时间分布统计
- 销售额统计

## 3. 数据来源及结果展示

### 1. 数据来源

![1](/image/1.png)

### 2. 效果展示：

![image-20230908155351323](/image/2.png)

## 4. 技术栈

- **后端**：Java (Spring MVC, MyBatis)
- **前端**：HTML, CSS, JavaScript (ECharts, jQuery)
- **数据库**：MySQL
- **数据处理**：Hadoop MapReduce
- **构建工具**：Maven

## 5. 项目结构

- **Controller**：处理 HTTP 请求，调用 Service 层。
- **Service**：业务逻辑处理，调用 Mapper 层。
- **Mapper**：数据库操作，使用 MyBatis。
- **Entities**：实体类，对应数据库表。
- **MR**：Hadoop MapReduce 任务，用于数据处理。
- **Util**：工具类，如数据库连接池配置。
- **Static Resources**：前端资源文件（CSS、JS、图片等）。
- **JSP**：动态页面展示。

## 6. 功能模块

### 6.1 订单统计

- **订单总数**：统计所有订单的数量。
- **每日新增订单数**：统计每天新增的订单数量。
- **总销售额**：统计所有订单的总销售额。

### 6.2 区域分布

- **订单区域分布**：统计不同地区的订单数量。
- **用户区域分布**：统计不同地区的用户数量。

### 6.3 时间分布

- **下单时间分布**：统计不同时间段的订单数量。

### 6.4 销售额统计

- **销售额统计**：按月、季度、年统计销售额。

## 7. 数据处理流程

1. **数据采集**：从数据库中获取原始订单数据。
2. **数据清洗**：使用 Hadoop MapReduce 对数据进行清洗和处理。
3. **数据存储**：将处理后的数据存储到数据库中。
4. **数据展示**：通过 ECharts 在前端展示数据。

## 8. 部署与运行

### 8.1 环境要求

- Java 8+
- MySQL 5.7+
- Hadoop 3.1.2+
- Maven 3.6+

### 8.2 数据库配置

在 `src/main/resources/db.properties` 中配置数据库连接信息：

```properties
jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/order_data_visualization?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
jdbc.username=root
jdbc.password=your_password
```

### 8.3 运行步骤

1. **导入数据库脚本**：执行 `sql/all.sql` 脚本创建数据库和表。
2. **构建项目**：使用 Maven 构建项目：

   ```bash
   mvn clean package
   ```

3. **部署项目**：将生成的 WAR 文件部署到 Tomcat 或其他 Servlet 容器中。
4. **运行 MapReduce 任务**：使用 Hadoop 运行 MapReduce 任务处理数据：

   ```bash
   hadoop jar your_mr_jar.jar com.tjrac.mr.YourMRClass
   ```

5. **访问项目**：通过浏览器访问 `http://localhost:8080/order-data-visualization` 查看数据可视化结果。

## 9. 贡献指南

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库。
2. 创建新分支 (`git checkout -b feature/new-feature`)
3. 提交更改 (`git commit -am 'Add some feature'`)
4. 推送分支 (`git push origin feature/new-feature`)
5. 创建 Pull Request

## 10. 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。