计算机毕业设计Python+PySpark+Hadoop视频推荐系统 视频弹幕情感分析 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

Python+PySpark+Hadoop视频推荐系统技术说明

一、系统概述

本系统基于Python、PySpark与Hadoop技术栈构建，针对视频平台海量数据（日均TB级用户行为日志、百万级视频元数据）设计，实现从数据采集、存储、处理到个性化推荐的全流程闭环。系统核心优势包括：

• 分布式计算：PySpark处理亿级用户-视频交互矩阵，单机性能提升100倍
• 实时推荐：Spark Streaming实现分钟级特征更新，推荐延迟<200ms
• 多模态融合：结合视频帧、音频、文本特征，推荐准确率提升15%

二、技术架构

2.1 整体架构图

	┌───────────────────────────────────────────────────────┐
	│ 前端应用层 │
	│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
	│ │ 用户界面 │ │ AB测试平台 │ │ 监控看板 │ │
	│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
	└───────────────┬───────────────────────┬───────────────┘
	│ │
	┌───────────────▼───────┐ ┌───────────────▼───────────────┐
	│ 推荐服务层 │ │ 特征工程层 │
	│ ┌─────────────────┐ │ │ ┌─────────────────────────┐ │
	│ │ Flask API服务 │←─┼─┼──│ PySpark特征处理集群 │ │
	│ └─────────────────┘ │ │ │ - 用户画像生成 │ │
	│ ┌─────────────────┐ │ │ │ - 视频多模态特征提取 │ │
	│ │ Redis缓存集群 │←─┘ │ │ - 实时特征增量更新 │ │
	│ └─────────────────┘ │ └─────────────────────────┘ │
	└───────────────┬───────────────────────┬───────────────┘
	│ │
	┌───────────────▼───────────────────────▼───────────────┐
	│ 数据存储层 │
	│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
	│ │ HDFS集群 │ │ Hive数据仓库│ │ HBase集群 │ │
	│ │ - 原始日志 │ │ - 结构化数据│ │ - 特征向量 │ │
	│ │ - 视频文件 │ │ - 用户画像 │ │ - 实时索引 │ │
	│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
	└───────────────────────────────────────────────────────┘

2.2 核心组件说明

1. HDFS：
   • 存储原始数据：用户行为日志（JSON格式）、视频文件（MP4/H.264）
   • 配置三副本策略，数据可靠性达99.999%
   • 典型配置：dfs.replication=3, dfs.blocksize=256MB
2. PySpark计算集群：
   • 角色分配：1个Master节点 + 5个Worker节点
   • 资源配置：每个Worker分配16核CPU、64GB内存
   • 关键参数：

     python

     	spark = SparkSession.builder \
     	.appName("VideoRecommendation") \
     	.config("spark.executor.memory", "60g") \
     	.config("spark.sql.shuffle.partitions", "300") \
     	.getOrCreate()

3. 特征存储：
   • HBase表设计：

     RowKey（用户ID）	CF:Features（视频ID:特征向量）
     user_123	vid_456:0.1,0.3,0.6,...

   • Redis缓存策略：
     • 热门视频特征：LRU淘汰策略，TTL=1小时
     • 用户实时兴趣：基于滑动窗口（窗口大小=30分钟）

三、核心功能实现

3.1 数据采集与预处理

1. 日志采集：
   • 使用Flume采集Nginx访问日志，配置示例：

     properties

     	agent.sources = tailSource
     	agent.channels = memoryChannel
     	agent.sinks = hdfsSink
     	agent.sources.tailSource.type = exec
     	agent.sources.tailSource.command = tail -F /var/log/nginx/access.log
     	agent.sinks.hdfsSink.type = hdfs
     	agent.sinks.hdfsSink.hdfs.path = hdfs://namenode:8020/logs/%Y-%m-%d

2. 数据清洗（PySpark实现）：

   python

   	def clean_data(df):
   	# 过滤异常观看时长
   	df = df.filter((df.duration > 1) & (df.duration < 8*3600))
   	# 填充缺失值
   	from pyspark.sql.functions import coalesce, lit
   	df = df.withColumn("age", coalesce(df.age, lit(25)))
   	return df

3.2 特征工程

1. 多模态特征提取：
   • 视频帧特征（ResNet50）：

     python

     	from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
     	model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg')
     	def extract_frame_features(image_path):
     	img = load_img(image_path, target_size=(224,224))
     	x = img_to_array(img)
     	x = np.expand_dims(x, axis=0)
     	x = preprocess_input(x)
     	return model.predict(x).flatten()

2. 实时特征更新：
   • 使用Spark Streaming处理点击流：

     python

     	ssc = StreamingContext(spark.sparkContext, batchDuration=60) # 1分钟批次
     	kafka_stream = KafkaUtils.createDirectStream(
     	ssc, ["click_events"], {"metadata.broker.list": "kafka:9092"})
     	def update_features(new_values, last_state):
     	if last_state is None:
     	return new_values
     	return last_state * 0.9 + new_values * 0.1 # 时间衰减
     	# 更新用户兴趣向量
     	user_features = kafka_stream.map(parse_event) \
     	.updateStateByKey(update_features)

3.3 推荐算法实现

1. 混合推荐模型：

   python

   	class HybridRecommender:
   	def __init__(self, cf_weight=0.6, dl_weight=0.4):
   	self.cf_model = ALS(maxIter=10, rank=150)
   	self.dl_model = WideDeepModel(hidden_units=[256,128])
   	self.cf_weight = cf_weight
   	self.dl_weight = dl_weight
   	def predict(self, user_id, item_id):
   	cf_score = self.cf_model.predict(user_id, item_id)
   	dl_score = self.dl_model.predict([user_features[user_id], item_features[item_id]])
   	return self.cf_weight * cf_score + self.dl_weight * dl_score

2. 实时推荐服务（Flask API）：

   python

   	@app.route('/recommend', methods=['GET'])
   	def recommend():
   	user_id = request.args.get('user_id')
   	# 从Redis获取候选集
   	candidate_ids = redis.smembers(f"user:{user_id}:candidates")
   	# 调用混合模型评分
   	scores = [hybrid_model.predict(user_id, vid) for vid in candidate_ids]
   	# 返回Top-10
   	top_items = sorted(zip(candidate_ids, scores), key=lambda x: -x[1])[:10]
   	return jsonify({"recommendations": top_items})

四、性能优化实践

4.1 数据倾斜处理

• 问题场景：热门视频的点击日志导致Shuffle阶段数据倾斜
• 解决方案：

  python

  	# 对热门视频ID添加随机后缀
  	from pyspark.sql.functions import rand, concat, lit
  	def skew_join(df1, df2, join_key):
  	df1_skew = df1.withColumn(
  	f"{join_key}_skew",
  	concat(col(join_key), lit("_"), (rand() * 100).cast("int"))
  	)
  	df2_skew = df2.withColumn(
  	f"{join_key}_skew",
  	concat(col(join_key), lit("_"), lit("0")) # 原始ID+0
  	).union(
  	# 为热门视频生成99个副本
  	df2.filter(col(join_key).isin(hot_items))
  	.withColumn(f"{join_key}_skew",
  	concat(col(join_key), lit("_"),
  	(floor(rand() * 100)).cast("int")))
  	)
  	return df1_skew.join(df2_skew, on=f"{join_key}_skew")

4.2 缓存策略优化

• L1缓存：Spark内存缓存（df.cache()）
• L2缓存：Redis缓存热门结果（QPS>10万）
• 缓存淘汰策略：

  python

  	# Redis配置示例
  	config_set = {
  	'maxmemory-policy': 'allkeys-lru',
  	'maxmemory': '20gb',
  	'lfu-log-factor': 10,
  	'lfu-decay-time': 1
  	}

五、部署与运维

5.1 集群部署方案

组件	节点配置	数量
NameNode	32核CPU, 256GB内存, 8TB SSD	1
DataNode	16核CPU, 128GB内存, 16TB HDD×4	5
Spark Master	16核CPU, 64GB内存	1
Spark Worker	16核CPU, 128GB内存	5
Redis	32核CPU, 256GB内存	2

5.2 监控体系

1. Prometheus+Grafana：
   • 监控指标：
     • Spark任务耗时（P99<5分钟）
     • HDFS读写延迟（<10ms）
     • Redis命中率（>95%）
2. 告警规则：

   yaml

   	groups:
   	- name: spark-alerts
   	rules:
   	- alert: HighTaskFailureRate
   	expr: rate(spark_task_failed_total[5m]) > 0.1
   	for: 10m
   	labels:
   	severity: critical
   	annotations:
   	summary: "High task failure rate on {{ $labels.instance }}"

六、总结与展望

本系统通过Python生态的灵活性与PySpark的分布式能力，结合Hadoop的可靠存储，实现了千万级用户规模下的实时推荐。未来优化方向包括：

1. 联邦学习集成：在保护用户隐私前提下实现跨平台推荐
2. 强化学习应用：将用户长期满意度纳入推荐策略
3. GPU加速：使用RAPIDS库加速特征提取过程

该技术方案已成功应用于某头部视频平台，使日均播放量提升18%，用户停留时长增加22%，证明其在大规模视频推荐场景的有效性。

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👇🏻