计算机毕业设计hadoop+spark+hive视频推荐系统视频可视化大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/spark2022/article/details/147108050

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介绍资料

项目背景
随着互联网视频平台用户规模与数据量的爆炸式增长，传统推荐系统面临计算效率低、实时性差、存储成本高等问题。Hadoop、Spark、Hive作为大数据领域的核心技术，为分布式存储、高效计算与数据仓库管理提供了解决方案。本项目旨在结合三者优势，构建一个高性能、可扩展的视频推荐系统，满足视频平台对用户个性化推荐的需求。
项目目标
- 短期目标：完成Hadoop+Spark+Hive集群的部署与优化，实现用户行为数据的高效存储与查询。
- 中期目标：实现基于协同过滤与深度学习的推荐算法，支持离线批量推荐与实时流式推荐。
- 长期目标：构建完整的视频推荐系统，包括数据采集、特征工程、模型训练、推荐服务与前端展示，并完成系统性能评估。

任务编号	任务名称	任务内容	负责人	时间节点
1	需求分析与技术选型	调研视频推荐系统需求，确定Hadoop、Spark、Hive版本及硬件资源配置方案。	张三	第1-2周
2	集群环境搭建	部署Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Spark计算引擎、Hive数据仓库，完成集群调优。	李四	第3-4周
3	数据采集与存储	通过Kafka采集用户行为日志（如观看、点赞、评论），存储至HDFS，并构建Hive数据表。	王五	第5-6周
4	数据清洗与特征工程	利用Spark SQL清洗数据，提取用户画像（年龄、性别、兴趣）与视频特征（标签、分类）。	赵六	第7-8周
5	推荐算法实现	开发协同过滤算法（基于用户/物品相似度）与深度学习模型（如Wide&Deep、DIN）。	陈七	第9-12周
6	实时推荐模块开发	结合Spark Streaming处理用户实时行为，动态更新推荐结果。	刘八	第13-14周
7	系统集成与测试	集成推荐引擎、数据存储、前端展示模块，完成单元测试与压力测试。	孙九	第15-16周
8	性能评估与优化	通过离线评估（AUC、RMSE）与在线A/B测试验证系统性能，提出优化方案。	周十	第17-18周
9	项目总结与文档撰写	撰写技术文档、用户手册与学术论文，完成项目验收。	全体成员	第19-20周

分布式存储
- 使用HDFS存储用户行为日志与视频元数据，支持PB级数据存储。
- 数据分片策略：按用户ID或视频ID进行分片，提升查询效率。
计算引擎
- Spark Core实现离线数据处理，Spark SQL支持交互式查询，Spark Streaming处理实时数据流。
- 内存优化：合理配置Executor内存与并行度，避免OOM错误。
数据仓库
- Hive构建数据仓库，支持元数据管理与SQL查询。
- 表设计：用户行为表（user_id, video_id, action, timestamp）、视频特征表（video_id, tags, category）。
推荐算法
- 协同过滤：基于用户或物品的相似度计算推荐列表。
- 深度学习：引入Wide&Deep模型，结合线性模型与神经网络，提升推荐效果。
系统架构
- 采用Lambda架构，结合批处理（Spark Batch）与流处理（Spark Streaming）实现混合推荐。
- 部署Kubernetes容器化集群，支持动态扩展。

里程碑计划
- 第2周：完成需求分析与技术选型。
- 第4周：集群环境搭建完成，通过性能测试。
- 第8周：数据采集与特征工程模块开发完成。
- 第12周：推荐算法核心功能实现，通过离线评估。
- 第16周：系统集成完成，通过压力测试。
- 第20周：项目验收，提交最终报告。
风险管理
- 数据倾斜风险：通过数据预处理与分片策略优化。
- 内存溢出风险：调整Spark Executor内存配置，避免大任务单点故障。
- 推荐算法过拟合风险：引入正则化与交叉验证。