计算机毕业设计Hadoop+Spark慕课课程推荐系统 知识图谱 大数据毕业设计(源码 +LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+Spark慕课课程推荐系统》的任务书模板，包含任务目标、分工、进度安排及交付成果等核心内容，供参考：

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任务书

项目名称：Hadoop+Spark慕课课程推荐系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   • 在线教育平台（慕课）课程数量激增，用户面临选择困难，传统推荐系统难以高效处理海量数据并满足实时性需求。
   • Hadoop与Spark作为大数据生态核心框架，可提供分布式存储与计算能力，支撑高并发、低延迟的个性化推荐服务。
2. 目标
   • 设计并实现一个基于Hadoop+Spark的慕课课程推荐系统，提升推荐准确率与响应速度，优化用户体验。
   • 探索教育场景下大数据技术与推荐算法的融合方案，形成可复用的技术框架。

二、任务分解与分工

任务模块	负责人	具体内容
1. 需求分析与系统设计	张三	- 调研慕课平台业务逻辑与用户需求 - 设计系统架构（分层模型、技术选型） - 定义数据流与接口规范
2. 数据采集与预处理	李四	- 搭建Flume+Kafka日志采集管道 - 使用Spark清洗用户行为数据（去噪、去重） - 构建课程特征库（标签、难度、先修关系）
3. 推荐算法开发与优化	王五	- 实现基于Spark MLlib的ALS协同过滤算法 - 融合用户画像（学习偏好、能力水平）优化推荐结果 - 设计冷启动解决方案（如热门课程推荐）
4. 系统开发与集成	赵六	- 基于Hadoop YARN部署Spark集群 - 开发RESTful API与前端交互 - 集成Elasticsearch实现课程快速检索
5. 测试与部署	陈七	- 性能测试（QPS、响应时间） - AB测试对比传统推荐系统效果 - 编写部署文档与运维手册

三、技术路线与工具

1. 核心技术栈
   • 大数据框架：Hadoop 3.x（HDFS/YARN）、Spark 3.x（Spark SQL/Streaming/MLlib）
   • 数据存储：HBase（用户行为存储）、MySQL（元数据管理）、Elasticsearch（课程检索）
   • 开发语言：Scala（Spark核心逻辑）、Python（数据预处理）、Java（API开发）
   • 前端展示：Vue.js + ECharts（可视化推荐结果）
2. 关键流程

   	用户行为日志 → Flume采集 → Kafka缓冲 → Spark Streaming实时处理 →
   	HDFS存储 → 离线模型训练（ALS） → 推荐结果入库 → 前端调用API展示

四、进度计划

阶段	时间	里程碑
需求阶段	第1-2周	完成需求规格说明书、系统架构设计图
开发阶段	第3-8周	实现核心模块（数据采集、算法、API），通过单元测试
集成阶段	第9-10周	完成系统联调，部署至测试环境
测试阶段	第11周	提交性能测试报告，修复关键Bug
验收阶段	第12周	项目验收，交付文档（代码、论文、用户手册）

五、交付成果

1. 系统成果
   • 可运行的推荐系统源代码（GitHub仓库链接）
   • 部署在服务器的系统实例（含测试账号）
2. 文档成果
   • 《Hadoop+Spark慕课推荐系统设计文档》
   • 《实验对比报告》（含准确率、召回率等指标）
   • 《系统运维手册与用户操作指南》
3. 学术成果
   • 拟发表1篇核心期刊论文（主题：大数据技术在教育推荐中的应用）
   • 申请1项软件著作权（系统名称：MOOC-RS Hadoop-Spark版）

六、资源需求

1. 硬件资源
   • 服务器：3台（配置：16核CPU、64GB内存、2TB硬盘，用于搭建Hadoop/Spark集群）
   • 云服务：阿里云OSS（存储日志数据，可选）
2. 软件资源
   • 开发工具：IntelliJ IDEA、Postman、Jupyter Notebook
   • 依赖库：Spark 3.x、Hadoop 3.x、Elasticsearch 7.x

七、风险管理

风险类型	应对措施
数据延迟或丢失	增加Kafka副本数，设置Flume重试机制
算法效果不达预期	引入多模型融合（如加入基于内容的推荐作为备选方案）
集群性能瓶颈	优化Spark分区策略，启用动态资源分配（Dynamic Allocation）

八、审批意见

项目负责人签字：____________________
日期：____________________

指导教师意见：
（同意/不同意启动项目，需注明原因）
签字：____________________
日期：____________________

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备注：

1. 可根据实际团队规模调整分工，例如合并“测试与部署”至开发人员职责。
2. 若涉及校企合作，需补充企业导师意见与数据支持说明。
3. 建议配套使用项目管理工具（如Jira、Trello）跟踪任务进度。

运行截图

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