随着信息技术的快速发展，大数据时代已经来临。在金融领域，大数据技术已经广泛应用于股票市场分析、投资决策、风险管理等方面。特别是在股票市场分析中，通过对历史股票数据、财务报表数据、新闻资讯等多源数据的挖掘与分析，可以有效提高股票推荐的准确性和实时性。

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，能够高效地处理海量数据。在股票推荐分析系统中，Hadoop可以用来存储和处理大量的股票数据，从而为投资者提供有价值的投资建议。考虑到股票价格的可视化分析数据网站的更新频率和反爬策略，需要设计合理的抓取策略，确保数据的实时性和完整性，利用Python对原始数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。在数据预处理完成后，本研究采用Spark作为大数据处理框架，进行深入的数据分析。通过Spark的SQL模块，对数据进行聚合、筛选和连接操作，以提取有价值的信息。同时，利用Hive构建数据仓库，对海量数据进行高效存储和查询。为了更好地展示分析结果，本研究采用Vue.js框架构建了一个可视化界面。
 

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Hive项目模块和爬虫模块。前台vue的页面主要页面包括登录页面，数据可视化展示页面，爬虫模块主要用来爬取网站的相关数据信息的，通过使用Hive进行数据的存储，django后台用来提供前台所用的json数据以及给出推荐的相关的基于Hadoop的股票价格分析与预测系统的可视化分析数据信息。其中股票价格模块的实现是基于机器学习功能之后的应用阶段。

图4.2系统功能模块图

管理员在用户管理界面可以对系统用户所有的账号，姓名，手机号，头像等用户信息进行查看详情更改，删除和新增的操作。如下图所示。

图5-12用户管理界面