计算机毕业设计hadoop+spark+hive租房推荐系统 58同城租房视化 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+ 讲解)

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

任务书：基于Hadoop+Spark+Hive的租房推荐系统开发

一、任务概述

1.1 任务背景

随着城市化进程加速，租房市场需求激增，但传统租房平台存在信息过载、匹配效率低等问题。本任务旨在开发一个基于Hadoop（分布式存储）、Spark（分布式计算）和Hive（数据仓库）的租房推荐系统，通过整合房源特征、用户行为及地理空间数据，实现精准、实时的个性化推荐，提升用户租房决策效率。

1.2 任务目标

1. 功能目标：
   • 实现房源数据采集、清洗、存储与特征提取。
   • 开发基于内容、地理空间及协同过滤的混合推荐算法。
   • 构建Web前端展示推荐结果与用户画像。
   • 支持实时推荐更新（如用户修改预算后立即触发推荐）。
2. 性能目标：
   • 支持千万级房源数据与百万级用户行为的存储与处理。
   • 推荐响应时间≤2秒（P99延迟）。
   • 推荐准确率（Precision@10）≥70%，多样性（Coverage）≥65%。

二、任务分解与责任分配

2.1 数据采集模块

• 任务内容：
  • 开发爬虫程序，采集贝壳、安居客等平台的房源数据（标题、价格、面积、位置、图片）。
  • 通过日志系统收集用户行为数据（浏览、收藏、联系房东、签约记录）。
  • 接入高德地图API，获取房源周边POI（超市、地铁站）及通勤时间。
• 责任人：数据组（张三、李四）
• 交付物：
  • 爬虫代码（Python+Scrapy）
  • 用户行为日志采集脚本（Flume+Kafka）
  • 地理数据接口文档

2.2 数据存储与处理模块

• 任务内容：
  • 使用HDFS存储原始数据（JSON格式），按城市、日期分区。
  • 通过Hive构建数据仓库，定义房源表、用户表、行为表等结构化模型。
  • 利用Spark进行数据清洗（去重、填充缺失值）、特征提取（TF-IDF文本向量化、地理空间编码）。
• 责任人：大数据组（王五、赵六）
• 交付物：
  • HDFS存储结构文档
  • Hive表设计文档（DDL语句）
  • Spark数据处理脚本（Scala/PySpark）

2.3 推荐算法模块

• 任务内容：
  • 基于内容的推荐：计算房源特征与用户偏好的余弦相似度。
  • 基于地理空间的推荐：结合通勤时间、周边配套评分筛选房源。
  • 协同过滤推荐：使用Spark MLlib的ALS算法挖掘用户-房源隐式反馈矩阵。
  • 混合策略：动态加权融合上述算法结果（活跃用户协同过滤权重占70%，新用户内容推荐权重占60%）。
• 责任人：算法组（孙七、周八）
• 交付物：
  • 推荐算法代码（PySpark）
  • 算法参数调优报告
  • 混合策略权重配置文档

2.4 系统集成与测试模块

• 任务内容：
  • 集成数据采集、存储、处理与推荐模块，构建完整系统。
  • 开发Web前端（Vue.js+ECharts），展示推荐列表、房源详情、用户画像。
  • 使用Redis缓存热门房源与推荐结果，降低延迟。
  • 通过JMeter进行性能测试（吞吐量、延迟），通过AB测试对比算法效果。
• 责任人：开发组（吴九、郑十）
• 交付物：
  • 系统部署文档
  • 测试报告（功能、性能、AB测试结果）
  • 前端代码（HTML/CSS/JavaScript）

三、技术要求

3.1 开发环境

• 操作系统：Linux（CentOS 7+）
• 大数据框架：
  • Hadoop 3.3.4（HDFS+YARN）
  • Spark 3.3.0（Standalone模式）
  • Hive 3.1.3（Metastore使用MySQL）
• 编程语言：Python（爬虫、算法）、Scala（Spark处理）、JavaScript（前端）
• 其他工具：Kafka 3.4.0（日志采集）、Redis 6.2.6（缓存）、Flume 1.9.0（日志收集）

3.2 关键技术指标

1. 数据存储：
   • HDFS副本数=3，块大小=128MB。
   • Hive表分区字段：城市（city）、日期（dt）。
2. 数据处理：
   • Spark Executor内存=8GB，核心数=4。
   • 数据清洗规则：
     • 去除重复数据：基于房源ID+用户ID去重。
     • 填充缺失值：价格设为同区域中位数，面积设为均值。
3. 推荐算法：
   • ALS参数：rank=100，maxIter=10，regParam=0.01。
   • 地理空间权重：通勤时间占比40%，周边配套占比30%，价格占比30%。
4. 系统性能：
   • Redis缓存命中率≥90%。
   • Spark Streaming批处理间隔=5秒。

四、进度计划

阶段	时间	里程碑	交付物
1	202X.09.01-202X.09.15	数据采集模块开发完成	爬虫代码、日志采集脚本
2	202X.09.16-202X.10.05	数据存储与处理模块开发完成	HDFS存储结构、Hive表设计、Spark处理脚本
3	202X.10.06-202X.10.25	推荐算法模块开发完成	推荐算法代码、参数调优报告
4	202X.10.26-202X.11.15	系统集成与前端开发完成	系统部署文档、前端代码
5	202X.11.16-202X.11.30	系统测试与优化	测试报告、优化方案
6	202X.12.01-202X.12.10	项目验收	验收报告、用户手册

五、风险管理

5.1 技术风险

• 风险描述：Spark处理大规模数据时可能出现OOM（内存溢出）。
• 应对措施：
  • 调整spark.executor.memory（从4GB增至8GB）。
  • 优化数据处理逻辑（如减少宽依赖操作）。

5.2 数据风险

• 风险描述：爬虫可能被目标网站封禁IP。
• 应对措施：
  • 使用代理IP池（如ScraperAPI）。
  • 设置随机请求间隔（1-5秒）。

5.3 进度风险

• 风险描述：算法调优耗时超预期，导致测试阶段压缩。
• 应对措施：
  • 提前预留2周缓冲时间用于算法优化。
  • 采用并行开发模式（如算法组与开发组同步工作）。

六、验收标准

6.1 功能验收

1. 数据采集：
   • 爬虫每日采集房源数据≥10万条。
   • 日志系统实时捕获用户行为，延迟≤1秒。
2. 推荐功能：
   • 支持按预算、居室、通勤时间等条件筛选推荐结果。
   • 推荐列表包含房源标题、价格、图片及推荐理由（如“通勤时间短”）。
3. 用户画像：
   • 展示用户历史行为统计（如“近30天浏览房源50次”）。
   • 生成兴趣标签（如“地铁房”“整租”）。

6.2 性能验收

1. 吞吐量：系统支持每秒处理1000个推荐请求。
2. 延迟：P99推荐响应时间≤2秒。
3. 准确性：AB测试显示混合推荐算法的NDCG@10比单一算法提升15%以上。

七、附件

1. 数据字典：定义房源、用户、行为等表字段含义及数据类型。
2. API文档：描述系统对外提供的推荐查询接口（RESTful格式）。
3. 测试用例：覆盖功能测试、性能测试、兼容性测试的用例清单。

任务书编制人：XXX
日期：202X年XX月XX日

---

备注：本任务书明确了各模块分工、技术指标与验收标准，需项目组成员签字确认后执行。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻