基于Hadoop的超市进货推荐系统是一个旨在优化超市商品库存管理和采购流程的数据分析平台。该系统利用Hadoop的强大数据处理能力，通过大数据分析和机器学习算法，对超市的销售数据、顾客行为以及市场趋势进行深入分析。系统能够为超市管理者提供智能的商品进货建议，预测不同商品的需求量，从而帮助超市减少库存积压和缺货情况。系统还包括一个直观的用户界面，供管理员和前台用户使用。管理员可以通过用户管理、商品管理等功能高效地维护超市运营，而前台用户可以浏览商品、参与论坛讨论并接收个性化推荐。整个系统的实现旨在提高超市运营效率，增强顾客满意度，并通过数据驱动的决策支持，提升超市的市场竞争力。
根据本系统的基本设计思路，本系统在设计方面前台采用了java技术等进行基本的页面设计，后台数据库采用MySQL。本系统的实现为超市进货推荐系统的运行打下了基础，为超市进货推荐提供良好的条件。
最后我们通过需求分析、测试调整，与超市进货的实际需求相结合，设计实现了基于Hadoop的超市进货推荐系统。
关键词：超市；Hadoop；MySQL数据库
目 录
目 录 4
第1章 概述 6
1.1 课题研究背景与意义 6
1.2系统国内外研究现状 6
1.3研究的主要内容与组织结构 7
第2章开发技术 8
2.1 JAVA语言 8
2.2 SpringBoot框架 8
2.3 Hadoop介绍 8
2.4 Scrapy介绍 9
2.5 MYSQL数据库 9
2.6 B/S架构 9
第3章 系统分析 11
3.1系统总体分析 11
3.2系统可行性分析 11
3.3系统用例分析 12
3.4 系统流程分析 13
3.4.1 登录流程 13
3.4.2 添加信息流程 13
3.4.3 删除流程 14
第4章 系统设计 15
4.1系统功能设计 15
4.2数据库的设计 15
4.2.1数据库E-R图 15
4.2.2数据库表 16
第5章 系统实现 20
5.1系统功能模块 20
5.1.1前台首页页面 20
5.1.2个人中心页面实现 21
5.2管理员功能实现 22
第6章系统测试 26
6.1系统测试的重要性 26
6.2软件测试过程 26
6.3性能测试 26
6.4用户模块测试 26
总结与展望 28
参 考 文 献 29
致谢 30
