本基于Spark的全球宜居城市分析推荐系统首先对全国范围内的城市进行城市密度和大学数量等基础数据分析为后续的宜居性评估提供基础数据。通过引入Spark的分布式计算能力能够高效地处理大规模的城市数据为后续的机器学习模型训练提供支持。在数据预处理阶段使用了Hadoop作为数据存储和处理的基础设施利用pandas库对数据进行清洗、整合和转换。通过机器学习算法获取到了宜居城市学习模型实现了能够根据城市的人口密度等因素给出具体的宜居城市预测。总的来说系统引入了Vue和Django等前端和后端技术构建了一个交互式的Web界面使用户能够方便地查看各个城市的可视化数据信息比如城市最多学校占比前10各个城市的人口密度和气候占比可视化信息等。希望通过这样一个系统让用户能够了解国内具体的城市信息找到自己喜欢的宜居城市。根据以上的功能需求情况整体的功能模块包括有前台vue项目模块后台django后台项目模块和数据准备模块。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面数据可视化展示页面数据准备模块需要先从网络下载城市数据然后使用pandas进行数据清理接着通过使用hadoop进行数据的存储django后台用来调度和使用数据库中的数据信息。用户进入本系统可查看系统主页信息根据主页设计将主页分为上下两个部分上部门主要就是放置了系统的名字下部分又分为上部分和下部分共6块上部分主要是城市最多学校占比前10城市列表城市气候占比下部分为城市人口密度城市学校层次占比宜居城市预测具体如图。主页中的图标数据主要是通过Echart框架的功能只需要创建对应的实体类变可以获取对应的展示信息。