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bb2eb010f7
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@ -0,0 +1,288 @@
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# 🌾 农业股票数据分析系统
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基于Spark大数据处理、Spring Boot后端API和Vue.js前端的农业股票市场监控与分析平台
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## 📋 系统概述
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本系统是一个完整的农业股票数据分析解决方案，通过大数据技术对农业相关上市公司的股票数据进行实时处理、技术分析和市场预测。
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### 🏗️ 系统架构
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┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
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│ Frontend │ │ Backend │ │ Spark Processor │
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│ (Vue.js) │────│ (Spring Boot) │────│ (Analytics) │
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│ │ │ │ │ │
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│ • 数据可视化 │ │ • API接口 │ │ • 数据处理 │
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│ • 用户界面 │ │ • 业务逻辑 │ │ • 技术分析 │
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│ • 图表展示 │ │ • 数据库操作 │ │ • 市场分析 │
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└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
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│ │ │
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└───────────────────────┼───────────────────────┘
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│
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┌─────────────────┐
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│ MySQL Database │
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│ │
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│ • stock_data │
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│ • market_analysis│
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│ • technical_data │
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└─────────────────┘
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```
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## 📁 项目结构
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```
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agricultural-stock-platform/
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├── spark-processor/ # Spark数据处理模块
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│ ├── src/main/java/
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│ │ └── com/agricultural/spark/
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│ │ ├── StockDataProcessor.java
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│ │ ├── services/
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│ │ └── utils/
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│ ├── database_tables.sql
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│ ├── logback.xml
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│ └── pom.xml
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├── backend/ # Spring Boot后端API
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│ ├── src/main/java/
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│ │ └── com/agricultural/stock/
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│ │ ├── controller/
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│ │ ├── service/
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│ │ ├── entity/
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│ │ ├── mapper/
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│ │ └── vo/
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│ ├── src/main/resources/
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│ │ └── application.yml
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│ └── pom.xml
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├── frontend/ # Vue.js前端界面
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│ ├── src/
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│ │ ├── views/
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│ │ ├── components/
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│ │ ├── api/
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│ │ ├── utils/
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│ │ └── styles/
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│ ├── package.json
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│ └── vite.config.js
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├── start-system.sh # 系统启动脚本
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├── stop-system.sh # 系统停止脚本
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└── README.md
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```
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## 🚀 快速开始
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### 📋 系统要求
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- **Java**: JDK 8 或更高版本
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- **Maven**: 3.6 或更高版本
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- **Node.js**: 16.0 或更高版本
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- **MySQL**: 8.0 或更高版本
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- **操作系统**: Linux/macOS/Windows
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### 🔧 环境准备
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1. **数据库配置**
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```sql
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# 创建数据库
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CREATE DATABASE agricultural_stock CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
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# 导入表结构
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mysql -u root -p agricultural_stock < spark-processor/database_tables.sql
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```
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2. **配置数据库连接**
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```yaml
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# backend/src/main/resources/application.yml
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spring:
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datasource:
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url: jdbc:mysql://localhost:3306/agricultural_stock
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username: root
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password: your_password
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```
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### 🎯 一键启动
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```bash
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# 给脚本执行权限
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chmod +x start-system.sh stop-system.sh
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# 启动整个系统
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./start-system.sh
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# 停止整个系统
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./stop-system.sh
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```
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### 📱 访问系统
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- **前端界面**: http://localhost:3000
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- **后端API**: http://localhost:8080
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- **API文档**: http://localhost:8080/swagger-ui/index.html
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## 🔧 功能模块
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### 💎 核心功能
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1. **数据处理引擎** (Spark Processor)
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- 股票数据清洗与标准化
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- 技术指标计算 (MA、RSI、MACD、布林带)
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- 市场趋势分析
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- 行业板块统计
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2. **API服务** (Backend)
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- RESTful API接口
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- 数据库CRUD操作
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- 业务逻辑处理
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- 数据缓存优化
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3. **可视化界面** (Frontend)
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- 实时市场总览
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- 交互式图表展示
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- 数据趋势分析
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- 响应式设计
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### 📊 数据指标
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- **技术指标**: MA5/MA10/MA20/MA30、RSI、MACD、布林带
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- **市场指标**: 涨跌统计、成交量、市值、平均涨跌幅
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- **行业分析**: 板块表现、行业对比
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- **趋势预测**: 历史数据分析、走势预判
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## 🗄️ 数据库表结构
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### 主要数据表
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| 表名 | 描述 | 主要字段 |
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|------|------|----------|
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| `stock_data` | 股票基础数据 | 股票代码、价格、成交量、市值等 |
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| `market_analysis` | 市场分析数据 | 涨跌统计、总成交量、平均涨跌幅 |
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| `stock_technical_indicators` | 技术指标数据 | MA、RSI、MACD、布林带等 |
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| `industry_analysis` | 行业分析数据 | 行业名称、股票数量、涨跌情况 |
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| `market_trends` | 市场趋势数据 | 历史趋势、预测数据 |
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## 🔌 API接口
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### 市场分析接口
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```bash
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# 获取最新市场分析
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GET /api/market/latest
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# 获取历史数据
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GET /api/market/recent/{days}
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# 获取日期范围数据
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GET /api/market/range?startDate=2024-01-01&endDate=2024-01-31
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```
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### 响应格式
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```json
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{
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"code": 200,
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"message": "成功",
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"data": {
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"id": 1,
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||||
"analysisDate": "2024-01-15",
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||||
"upCount": 7,
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||||
"downCount": 2,
|
||||
"flatCount": 1,
|
||||
"totalCount": 10,
|
||||
"totalMarketCap": 38147.05,
|
||||
"totalVolume": 1878844,
|
||||
"avgChangePercent": 0.33
|
||||
},
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||||
"timestamp": 1705123456789
|
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}
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```
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## 📈 系统监控
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### 日志查看
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```bash
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# Spark处理日志
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tail -f logs/spark.log
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# 后端服务日志
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tail -f logs/backend.log
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# 前端服务日志
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tail -f logs/frontend.log
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### 性能监控
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- **Spark作业**: 监控数据处理性能
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- **API响应**: 监控接口响应时间
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- **数据库**: 监控查询性能
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## 🛠️ 开发指南
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### 本地开发
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1. **后端开发**
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```bash
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cd backend
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mvn spring-boot:run
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```
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2. **前端开发**
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```bash
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cd frontend
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npm install
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npm run dev
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```
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3. **Spark开发**
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```bash
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cd spark-processor
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||||
mvn compile exec:java
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```
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### 代码规范
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- **Java**: 遵循阿里巴巴Java开发规范
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- **JavaScript**: 使用ESLint + Prettier
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- **数据库**: 驼峰命名，合理索引
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## 🔒 安全措施
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- **数据验证**: 前后端双重验证
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- **SQL注入防护**: 使用参数化查询
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- **CORS配置**: 跨域请求安全控制
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- **日志脱敏**: 敏感信息不记录日志
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## 📋 部署方案
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### 生产环境部署
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1. **容器化部署**
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```bash
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# 使用Docker Compose
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docker-compose up -d
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```
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2. **集群部署**
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- Spark集群：多节点分布式处理
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- 后端集群：负载均衡 + 高可用
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- 数据库集群：主从复制 + 读写分离
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## 🤝 贡献指南
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1. Fork本项目
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2. 创建特性分支
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3. 提交代码更改
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4. 发起Pull Request
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## 📄 许可证
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本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件
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## 📞 联系我们
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- **项目负责人**: 农业股票分析团队
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- **技术支持**: support@agricultural-stock.com
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- **问题反馈**: GitHub Issues
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🌾 **让大数据技术助力农业金融发展！**
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