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随着大数据时代的到来，股票数据分析与可视化成为了金融领域的重要研究方向。传统的股票数据分析方法已经无法满足海量数据的需求，而Hadoop和Hive作为大数据处理和分析的强大工具，为股票数据分析提供了新的解决方案。因此，本研究旨在利用Hadoop和Hive对股票数据进行深入分析和可视化，为投资者提供更加准确、全面的决策支持。本研究的成果将有助于提高投资者的决策效率和准确性，同时为金融领域的大数据应用提供新的思路和方法。本研究将采用以下步骤进行：

数据采集：收集股票市场的历史数据和实时数据，包括股票价格、成交量、财务指标等。

数据预处理：对采集到的数据进行清洗、整理和标准化处理，以提高数据分析的准确性。

数据分析：利用Hadoop和Hive对处理后的数据进行深入分析，包括数据挖掘、机器学习等，提取有价值的信息。

数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式进行可视化呈现，以便投资者更好地理解股票市场。

具体研究任务包括：

1.采集雪球网约50万股票数据存入mysql;

2.使用pandas+numpy或hadoop+mapreduce对mysql中的数据进行数据清洗并转存.csv文件上传到hdfs;

3.使用hive建表建库导入hdfs中的.csv数据集;

4.一半指标使用hive_sql进行离线计算分析，一半指标使用Spark之Scala语法进行实时计算分析；

5.分析结果使用sqoop导入mysql数据库；

6.使用flask+echarts搭建可视化大屏界面；

股票管理系统功能：

1、数据采集：收集股票市场的历史数据和实时数据，包括股票价格、成交量、财务指标等。

2、用户功能：首页股票信息展示，股票推荐（根据协同过滤基于用户、物品、SVD神经网络、MLP模型）， 股票K线预测（CNN卷积神经预测 ），股票信息详情（股票代码，涨跌幅度，成交量，成交额，换手率，股票市值）， 购买股票，订单管理，股票信息评论（lstm情感分析模型）

3、管理员功能：个人信息管理，系统管理，用户管理，股票信息管理，评论信息管理

核心代码解析分析如下：

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  
import pandas as pd  
  
# 定义要爬取的股票代码列表  
stock_codes = ['000001', '600036', '600519']  
  
# 定义要爬取的股票数据表头  
headers = ['股票代码', '股票名称', '收盘价', '涨跌幅']  
  
# 定义爬取数据的URL模板  
url_template = 'http://hq.sinajs.cn/list={}'  
  
# 初始化一个空的数据表  
data = []  
  
# 循环遍历股票代码列表，爬取对应的数据并保存到data列表中  
for code in stock_codes:  
    url = url_template.format(code)  
    response = requests.get(url)  
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')  
    table = soup.find('table')  
    rows = table.find_all('tr')  
    for row in rows:  
        cols = row.find_all('td')  
        cols = [element.text.strip() for element in cols]  
        data.append([code] + cols)  
  
# 将data列表转换为DataFrame格式，并设置表头  
df = pd.DataFrame(data, columns=headers)  
  
# 打印数据表  
print(df)