1.一种出海钓鱼信息分享与大数据挖掘系统，其特征在于，系统由声呐探鱼器，智能手机及APP，数据通讯服务器，大数据存储服务器集群，基于Hadoop系统架构的大数据后台服务软件，以及应用软件等组成。
2.根据权利要求1所述的出海钓鱼信息分享与大数据挖掘系统，其特征在于，较佳的数据采集流程如下:
步骤201、开始数据采集，所述的声呐探鱼器预先与所述的智能手机进行无线连接与通讯；
步骤202、所述的声呐探鱼器放置在海水中，将采集的海水温度、声呐数据和其他信息通过无线通讯方式发送给所述的智能手机APP；
步骤203、所述的智能手机APP获取手机卫星模块的经纬度定位数据，时间日期数据，输入钓鱼获得的海鱼数量和种类数据，以及上传拍摄的图片数据等；
步骤204、所述的智能手机APP根据经纬度定位数据和时间日期数据，通过第三方服务网站，获得该位置海域当时的洋流数据等；
步骤205、所述的智能手机APP将以上采集数据通过4G网络，发送到所述的后台大数据服务系统的通讯服务器；
步骤206、所述的通讯服务器接收所述的智能手机APP的数据，保存到所述的大数据存储服务器中；
步骤207、结束。
3.根据权利要求1-2所述的出海钓鱼信息分享与大数据挖掘系统，其特征在于，用户使用系统应用层软件较佳的流程如下:
步骤301、开始，用户打开所述的系统的应用层软件；
步骤302、用户是否查询钓鱼爱好者分享的信息，如果是，执行步骤303；如果否，执行步骤304；
步骤303、用户输入关键字查询，或者在电子地图上点击感兴趣的海域，查看钓鱼爱好者已经分享的信息，包括具体的经纬度位置、钓鱼时间，钓取的海鱼种类数量、上传的图片，海水温度，洋流数据等等；
步骤304、用户查看分类报表，如果是，执行步骤305；如果否，执行步骤306；
步骤305、用户选择经纬度位置海域、钓鱼时间，海鱼种类数量、海水温度，洋流等数据，系统从大数据存储数据库中提取出对应的数据项，形成报表供用户查看；
步骤306、用户通过系统预测计划进行的钓鱼活动的有什么收获，如果是，执行步骤307；如果否，执行步骤309；
步骤307、系统通过Logistic回归模型、决策树模型等算法对已经分享的钓鱼活动收获与经纬度位置海域、钓鱼时间，海鱼种类数量、海水温度，洋流等因素进行相关性分析；
步骤308、用户输入自己计划进行钓鱼活动的预定出海活动的经纬度、时间等数据，系统预测将会收获的海鱼种类，数量等数据；
步骤309、结束。