计算机毕业设计hadoop+spark+hive共享单车预测系统共享单车数据可视化分析大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-07-08 17:10:05 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-08 17:10:05 发布 · 601 阅读

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介绍资料

共享单车日均骑行量超2亿次，但供需失衡问题突出：

传统预测方法（ARIMA、线性回归）误差率>20%，无法处理时空耦合数据。本项目基于Hadoop+Spark+Hive构建大数据预测系统，实现1km²网格级、15分钟粒度的精准预测。

技术目标：
- 构建支持PB级数据存储与实时计算的大数据平台；
- 开发时空图神经网络（STGNN）模型，预测误差MAE≤8次/网格；
- 实现预测延迟<5分钟，支持动态调度。
业务目标：
- 降低企业调度成本20%；
- 提升用户骑行满意度15%；
- 申请1项软件著作权。

任务1：多源数据接入
- 负责人：[数据工程师A]
- 内容：
  - 骑行数据：接入纽约/北京共享单车API（JSON格式）；
  - 气象数据：爬取中国气象局历史数据（CSV）；
  - POI数据：通过高德地图API获取（GeoJSON）；
  - 节假日信息：整合政府公开日历（Excel）。
- 交付物：raw_data/目录下分类型存储的原始数据文件。
任务2：数据清洗与标准化
- 负责人：[数据工程师B]
- 内容：
  - 缺失值处理：骑行记录中“骑行时长”缺失用中位数填充；
  - 异常值过滤：剔除“骑行速度>30km/h”的噪声数据；
  - 空间对齐：将经纬度转换为GeoHash编码（精度6级，约1km²网格）；
  - 时间切片：按15分钟粒度聚合骑行次数。
- 交付物：清洗后的数据存储至HDFS路径/cleaned_data/202403/。

任务3：Hadoop集群部署
- 负责人：[数据工程师A]
- 内容：
  - 在阿里云ECS（c6.8xlarge，32核128GB）部署3节点Hadoop集群；
  - 配置HDFS块大小128MB，副本数3；
  - 启用YARN资源调度，设置容器内存上限64GB。
- 交付物：集群访问地址、监控面板截图。
任务4：Hive数据仓库构建
- 负责人：[数据工程师B]
- 内容：
  - 创建外部表dw_bike_trips，分区字段为dt（日期）、hour（小时）；
  - 使用ORC格式存储，启用Snappy压缩；
  - 编写HQL脚本计算每日网格级骑行总量。
- 交付物：Hive表结构DDL脚本、示例查询结果。

任务5：基准模型实现
- 负责人：[算法工程师A]
- 内容：
  - XGBoost：输入特征包括时间（小时、星期）、空间（网格POI密度）、气象（温度、降水）；
  - LSTM：处理15分钟粒度的时间序列，隐藏层维度64；
  - 对比两种模型在测试集的MAE/RMSE。
- 交付物：模型代码、评估报告（含对比图表）。
任务6：时空图神经网络（STGNN）开发
- 负责人：[算法工程师B]
- 内容：
  - 图构建：网格作为节点，相邻网格间建立边（权重=历史骑行流量）；
  - 动态图更新：每1小时根据实时数据调整边权重；
  - 模型结构：STGNN层（64维）→ GRU层（32维）→ 全连接层。
- 交付物：PyTorch模型代码、训练日志（含损失曲线）。
任务7：模型集成与优化
- 负责人：[算法工程师A/B]
- 内容：
  - Stacking融合：以XGBoost和STGNN为基学习器，元学习器采用LightGBM；
  - 超参数调优：使用Optuna进行贝叶斯优化（迭代次数100）；
  - 部署优化：通过ONNX将模型转换为Spark可调用格式。
- 交付物：集成模型代码、优化后评估报告。

任务8：Spark实时计算模块
- 负责人：[数据工程师A]
- 内容：
  - 使用Spark Streaming处理每15分钟新增的骑行数据；
  - 调用Hive表更新特征库；
  - 触发模型推理并存储结果至HDFS。
- 交付物：Spark作业代码、定时调度脚本（crontab）。
任务9：预测服务API开发
- 负责人：[数据工程师B]
- 内容：
  - 基于Flask开发RESTful API，端点/predict；
  - 输入：网格ID、时间戳；
  - 输出：预测骑行次数、置信区间；
  - 限流：QPS≤1000（使用Guava RateLimiter）。
- 交付物：API文档（Swagger）、Postman测试截图。
任务10：系统测试
- 负责人：[测试工程师]
- 内容：
  - 功能测试：验证数据流从采集到预测的全链路；
  - 性能测试：使用JMeter模拟1000并发请求，检查响应时间；
  - 异常测试：注入缺失数据/网络延迟，验证系统容错性。
- 交付物：测试用例表、缺陷报告、性能压测图表。

任务11：Docker容器化部署
- 负责人：[数据工程师A]
- 内容：
  - 编写Dockerfile，打包Hadoop/Spark/Hive客户端；
  - 使用Docker Compose编排服务（Hive Metastore、Spark Master/Worker）；
  - 部署至Kubernetes集群（3节点，每节点4CPU/16GB内存）。
- 交付物：docker-compose.yml文件、K8s部署清单。
任务12：项目验收
- 负责人：[项目负责人]
- 内容：
  - 演示系统功能（数据看板、预测结果热力图）；
  - 提交技术文档（架构设计、用户手册）；
  - 组织专家评审会，确认目标达成情况。
- 交付物：验收报告、软件著作权登记材料。

风险项	概率	影响	应对措施
数据延迟到达	高	中	设置Spark Streaming检查点（Checkpoint）
模型过拟合	中	高	增加L2正则化（λ=0.01）、早停法
集群资源不足	低	高	预留20% CPU/内存作为缓冲
需求变更	中	中	采用敏捷开发，每2周迭代一次