数据收集：
从全国主要农产品批发市场、生鲜电商平台中，采集水果品种信息、每日价格数据、交易量数据、产地信息、及市场供需信息。
数据清洗与格式化：
利用Spark对多源水果市场数据进行分布式清洗与预处理，包括数据去重、价格异常值检测与修正、缺失值插补、单位统一标准化、文本信息结构化，并将非标准化数据转换为结构化的数据表（如CSV格式），以供后续分析使用。
数据分析：
采用Hive进行离线批处理分析（如价格波动趋势、品种间价格关联）；使用Spark MLlib构建价格预测模型、供需关系分析；利用关联规则挖掘不同水果品种间的价格联动关系。
数据存储：
清洗后的水果市场数据上传至HDFS分布式文件系统，构建农产品价格数据湖作为统一数据源。
关系型数据存储：MySQL
使用MySQL数据库存储水果品种信息、用户数据、分析结果（如价格预测值、市场行情报告）等结构化数据，供Web端快速调用和展示。
数据可视化：
选择最适合展示市场价格特征的图表类型，如使用折线图展示价格趋势变化、使用雷达图展示多品种价格对比。利用ECharts等可视化工具的交互功能，支持用户深入探索市场规律。
用户
注册与登录：支持手机号验证码登录或邮箱（注册时验证）登录。
收藏功能：用户登录后，可创建个人收藏夹，对关注的水果品种、价格走势图、市场分析报告进行收藏管理。
个性化推荐：系统根据用户查询历史和收藏智能推荐相关的市场行情、代品种信息。
评论与反馈：用户可对水果数据进行评价。
多维查询：用户可根据水果品种、时间范围、价格区间、产地来源等多个维度进行价格数据查询与筛选。
管理员
可视化大屏：
将水果市场价格分析结果通过管理大屏展示，包括品种价格指数、供需关系分析等，支撑市场决策。
数据统计分析：对价格数据、交易量数据、用户行为数据等进行深度统计分析，生成市场分析报告，支持格式导出。
价格预测功能：基于历史价格数据和影响因素，使用随机森林模型预测未来价格。
热词云图：展示用户关注的热点品种、高频搜索词、市场焦点话题。
数据源管理：对各类数据采集源、API接口配置、数据更新频率进行统一管理。
用户管理：实现用户信息管理、权限分级控制、操作日志审计，保障系统安全运行。
