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new Chart(ctx, { type: line, data: { labels: {{ labels|safe }}, datasets: [{ label: Average Aces per Match, data: {{ ace_data|safe }}, borderColor: rgb(75, 192, 192) }] } }); /scriptSpark-Django集成方案# utils/spark_connector.py import subprocess from django.conf import settings def run_spark_job(): spark_script f {settings.SPARK_HOME}/bin/spark-submit \ --master local[4] \ {settings.BASE_DIR}/analysis/spark_job.py subprocess.run(spark_script, shellTrue)关键性能优化# 使用Spark缓存加速重复查询 match_stats.cache() # 分区优化 cleaned_df.repartition(10, year) # Django批量操作 from django.db import transaction with transaction.atomic(): MatchStats.objects.bulk_create( [MatchStats(**row) for row in processed_data] )该实现方案包含以下技术要点使用Spark进行分布式数据清洗和指标计算Django ORM与Spark DataFrame的无缝转换前后端分离的JSON API设计基于Chart.js的动态可视化渲染生产环境下的性能优化策略实际部署时需注意Spark集群配置与Django的异步任务集成建议使用Celery管理Spark作业调度。Django与Spark集成架构Django作为Web框架处理HTTP请求和响应Spark作为分布式计算引擎处理大规模赛事数据。两者通过PySpark库进行集成使用Spark SQL或DataFrame API操作数据。数据库设计关系型数据库PostgreSQL设计-- 选手表 CREATE TABLE player ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL, country VARCHAR(50), ranking INTEGER, birth_date DATE ); -- 赛事表 CREATE TABLE tournament ( id SERIAL PRIMARY KEY, year INTEGER NOT NULL, surface_type VARCHAR(20), champion_id INTEGER REFERENCES player(id) ); -- 比赛表 CREATE TABLE match ( id SERIAL PRIMARY KEY, tournament_id INTEGER REFERENCES tournament(id), round VARCHAR(30), player1_id INTEGER REFERENCES player(id), player2_id INTEGER REFERENCES player(id), winner_id INTEGER REFERENCES player(id), score VARCHAR(50), duration_minutes INTEGER ); -- 统计数据表 CREATE TABLE match_stats ( match_id INTEGER PRIMARY KEY REFERENCES match(id), aces INTEGER, double_faults INTEGER, winners INTEGER, unforced_errors INTEGER, first_serve_percentage NUMERIC(5,2) );Spark数据存储Parquet格式from pyspark.sql import SparkSession spark SparkSession.builder.appName(WimbledonAnalysis).getOrCreate() # 示例Spark DataFrame结构 match_stats_schema StructType([ StructField(match_id, IntegerType()), StructField(player_id, IntegerType()), StructField(serve_speed_avg, FloatType()), StructField(rally_length_avg, FloatType()), StructField(net_approaches, IntegerType()) ]) # 保存为Parquet df.write.parquet(hdfs:///wimbledon/match_stats.parquet)系统测试策略单元测试Django部分from django.test import TestCase from .models import Player class PlayerModelTest(TestCase): def setUp(self): Player.objects.create(nameRoger Federer, countrySwitzerland, ranking1) def test_player_creation(self): federer Player.objects.get(nameRoger Federer) self.assertEqual(federer.country, Switzerland)Spark数据处理测试from pyspark.testing import assertDataFrameEqual def test_spark_analysis(spark_session): test_df spark_session.createDataFrame( [(1, 5.2), (2, 6.1)], [match_id, rally_length_avg] ) result_df calculate_rally_stats(test_df) expected_df spark_session.createDataFrame( [(1, 5.2, short), (2, 6.1, medium)], [match_id, rally_length_avg, rally_category] ) assertDataFrameEqual(result_df, expected_df)集成测试class ApiIntegrationTest(APITestCase): def test_match_stats_endpoint(self): response self.client.get(/api/match/1/stats/) self.assertEqual(response.status_code, 200) self.assertIn(average_serve_speed, response.data)性能测试方案JMeter测试场景模拟100并发用户请求赛事历史数据测试Spark作业处理10GB赛事数据时的执行时间混合读写操作比例设置为70:30监控指标Django请求响应时间P99 500msSpark作业执行时间方差 15%数据库查询执行计划效率可视化测试用例ECharts组件测试// 测试赛事时间趋势图渲染 describe(TrendChart, () { it(should render 5 data points for 5-year range, () { const wrapper mount(TrendChart, {propsData: {yearRange: [2018, 2022]}}); expect(wrapper.findAll(.data-point).length).toBe(5); }); });交互测试# Selenium测试图表交互 def test_chart_filter(self): driver webdriver.Chrome() driver.get(http://localhost:8000/analysis) year_filter driver.find_element(By.ID, year-range) year_filter.send_keys(2019-2021) chart driver.find_element(By.CLASS_NAME, winning-stats) assert 3 seasons in chart.text安全测试要点OWASP ZAP扫描Django管理界面Spark集群Kerberos认证测试数据脱敏处理验证GDPR合规SQL注入和NoSQL注入测试用例持续集成流程# .github/workflows/test.yml name: CI Pipeline on: [push] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest services: postgres: image: postgres:13 env: POSTGRES_PASSWORD: test ports: [5432:5432] steps: - uses: actions/checkoutv2 - run: | pip install -r requirements.txt python manage.py test spark-submit --master local[4] tests/spark_tests.py