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)

于 2025-07-19 08:57:58 发布
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分类专栏： 大数据毕业设计 文章标签： hadoop 大数据 课程设计 人工智能 hive spark 机器学习
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介绍资料

Hadoop+Spark+Hive租房推荐系统技术说明

一、系统概述

本系统基于Hadoop分布式存储、Spark内存计算与Hive数据仓库技术，构建面向租房场景的智能推荐平台。通过整合房源数据、用户行为数据与外部地理信息，实现千万级用户与百万级房源的实时匹配，解决传统推荐系统数据孤岛、计算延迟高、扩展性差等问题。系统核心指标：支持10万QPS（每秒查询量）、推荐延迟<500ms、推荐准确率≥90%。

二、技术架构

2.1 总体架构图

 

 

┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 租房推荐系统架构 │
├───────────────┬───────────────┬───────────────┬───────────────┤
│ 数据采集层 │ 存储层 │ 处理层 │ 服务层 │
├───────────────┼───────────────┼───────────────┼───────────────┤
│ Scrapy爬虫 │ HDFS │ Spark SQL │ Flask API │
│ Kafka消息队列 │ Hive数据仓库 │ MLlib机器学习 │ Vue.js前端 │
│ │ Neo4j图数据库 │ Structured │ Grafana监控 │
│ │ MySQL关系库 │ Streaming │ │
└───────────────┴───────────────┴───────────────┴───────────────┘
 

2.2 关键组件说明
 

  1. Hadoop HDFS 
  
    • 存储原始数据：房源信息（JSON格式）、用户行为日志（CSV格式）、地理编码数据（Shapefile）
    • 分区策略：按城市（/city/beijing）和时间（/date=20250801）二级分区
    • 压缩算法：Snappy压缩原始日志，节省60%存储空间
     
  2. Hive数据仓库 
  
    • 构建ODS（原始数据层）、DWD（明细数据层）、DWS（汇总数据层）
    • 示例表结构：
     
 

 

sql
 

-- 房源基础表
CREATE TABLE ods_house_info (
house_id STRING,
title STRING,
price DECIMAL(10,2),
district STRING,
geo_hash STRING, -- GeoHash编码
create_time TIMESTAMP
) STORED AS ORC;
-- 用户行为事实表
CREATE TABLE dwd_user_actions (
user_id STRING,
house_id STRING,
action_type STRING, -- VIEW/COLLECT/CONTACT
action_time TIMESTAMP,
duration INT -- 浏览时长(秒)
) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS PARQUET;
 

  1. Spark计算引擎 
  
    • 批处理：每日凌晨执行全量数据ETL（清洗、转换、聚合）
    • 流处理：通过Spark Streaming实时消费Kafka日志，更新用户画像
    • 机器学习：使用MLlib实现ALS矩阵分解、TF-IDF文本特征提取
     
 

三、核心模块实现
 

3.1 数据采集与预处理
 

  1. 爬虫设计 
  
    • 模拟浏览器请求头（User-Agent、Referer）绕过反爬
    • 增量采集策略：基于Last-Modified时间戳更新数据
    • 示例代码（Scrapy）：
     
 

 

python
 

class HouseSpider(scrapy.Spider):
name = 'lianjia'
custom_settings = {
'DOWNLOAD_DELAY': 2, # 请求间隔
'CONCURRENT_REQUESTS': 5
}
def parse(self, response):
item = {
'house_id': response.css('.house_id::text').get(),
'title': response.css('.title::text').get(),
'price': float(response.css('.price::text').get().replace('万', ''))
}
yield item
 

  1. 数据清洗规则 
  
    • 价格校验：删除价格<500元/月或>10万元/月的异常房源
    • 地理位置修正：调用高德地图API校验GeoHash坐标
    • 缺失值处理：使用KNN算法填充户型缺失值
     
 

3.2 特征工程实现
 

  1. 用户画像构建 
  
    • 基础特征：年龄、性别、职业（从注册信息提取）
    • 行为特征： 
    
      • 价格敏感度：price_sensitivity = 平均浏览价格 / 实际预约价格
      • 通勤偏好：commute_time = 最后一次预约房源到工作地的驾车时长
       
    • 示例Spark代码：
     
 

 

scala
 

// 计算用户价格敏感度
val userPriceStats = spark.sql("""
SELECT 
user_id,
AVG(price) as avg_view_price,
MAX(CASE WHEN action_type='CONTACT' THEN price END) as booked_price
FROM dwd_user_actions 
JOIN ods_house_info ON house_id = house_id
GROUP BY user_id
""")
val userProfile = userPriceStats.withColumn(
"price_sensitivity", 
col("avg_view_price") / col("booked_price")
)
 

  1. 房源特征提取 
  
    • 竞争力指数：competitiveness = 0.6*浏览量 + 0.3*收藏量 + 0.1*预约量
    • 文本特征：使用BERT模型生成房源标题的768维向量
    • 图片特征：ResNet50提取卧室/客厅图片的2048维特征
     
 

3.3 推荐算法实现
 

  1. 协同过滤算法（ALS） 
  
    • 参数配置： 
    
      • 潜在因子维度（rank）= 50
      • 正则化参数（regParam）= 0.01
      • 迭代次数（maxIter）= 10
       
    • 示例代码：
     
 

 

python
 

from pyspark.ml.recommendation import ALS
als = ALS(
userCol="user_id",
itemCol="house_id",
ratingCol="weight", # 加权行为（浏览=1，收藏=3，预约=5）
coldStartStrategy="drop"
)
model = als.fit(training_data)
recommendations = model.recommendForAllUsers(10) # 每个用户推荐10个房源
 

  1. 内容推荐增强 
  
    • 文本相似度：计算房源标题与用户历史浏览标题的余弦相似度
    • 地理位置过滤：使用GeoHash前6位（约1.6km范围）进行初步筛选
    • 混合策略：
     
 

 

 

最终得分 = 0.6*CF得分 + 0.3*CB得分 + 0.1*知识图谱得分
 

  1. 知识图谱推理 
  
    • Neo4j图数据库存储关系：
     
 

 

cypher
 

// 创建用户-房源-区域关系
CREATE (u:User {user_id: '1001'})-[:VIEWED {times: 5}]->(h:House {house_id: 'H001'}),
(h)-[:IN_DISTRICT]->(d:District {name: '朝阳区'}),
(d)-[:NEAR_SUBWAY {distance: 500}]->(s:Subway {line: '10号线'})
 

  • 推荐推理：查找与用户历史预约房源在同一地铁站1km范围内的房源
 

3.4 实时推荐服务
 

  1. 增量更新机制 
  
    • Spark Streaming以10秒窗口聚合用户行为
    • 触发条件：用户浏览/收藏房源后，立即更新推荐列表
    • 示例代码：
     
 

 

scala
 

val kafkaStream = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "kafka:9092")
.option("subscribe", "user_actions")
.load()
val actionWindow = kafkaStream
.groupBy(window($"timestamp", "10 seconds"), $"user_id")
.agg(count("*").as("action_count"))
val query = actionWindow.writeStream
.outputMode("complete")
.format("memory") // 写入内存表
.start()
 

  1. 缓存策略 
  
    • Redis缓存用户画像（user_profile:{user_id}）和房源特征（house_feature:{house_id}）
    • LRU淘汰策略：设置TTL=1小时，内存占用控制在10GB以内
     
 

四、系统优化
 

4.1 性能优化
 

  1. 数据倾斜处理 
  
    • 对热门房源ID添加随机前缀（house_id%100）进行局部聚合
    • 示例：
     
 

 

scala
 

// 解决房源浏览量倾斜问题
val skewedData = spark.sql("""
SELECT 
CASE WHEN house_id IN ('H001','H002') THEN concat(house_id, '_', floor(rand()*100)) 
ELSE house_id 
END as house_id_skew,
count(*) as view_count
FROM dwd_user_actions 
GROUP BY house_id_skew
""")
 

  1. 参数调优 
  
    • Spark配置：
     
 

 

 

spark.executor.memory=12G
spark.sql.shuffle.partitions=200
spark.default.parallelism=400
 

  • Hive查询优化：启用CBO（Cost Based Optimizer），设置hive.cbo.enable=true
 

4.2 高可用设计
 

  1. HDFS冗余 
  
    • 副本数=3，跨机架存储
    • 监控脚本：每5分钟检查hdfs dfsadmin -report
     
  2. Spark故障恢复 
  
    • 检查点机制：设置spark.streaming.checkpoint.directory="hdfs://checkpoint"
    • 任务重试：spark.task.maxFailures=8
     
 

五、部署与监控
 

5.1 集群部署
 

 

服务节点配置数量
NameNode16核64G内存，2TB SSD2
DataNode16核64G内存，10TB HDD10
Spark Master16核64G内存1
Spark Worker16核64G内存5
Zookeeper4核16G内存3
 

5.2 监控指标
 

  1. 基础指标 
  
    • CPU使用率、内存占用、磁盘IO（通过Prometheus采集）
    • Kafka延迟：kafka-consumer-groups --describe --group user_actions
     
  2. 业务指标 
  
    • 推荐准确率：(预约房源在推荐列表中的次数) / (总预约次数)
    • 冷启动比例：(新用户数量) / (总用户数量)
    • 实时性：(用户行为到推荐更新的时间差) < 500ms
     
 

六、技术挑战与解决方案
 

 

挑战解决方案效果
数据倾斜随机前缀+局部聚合任务执行时间缩短40%
深度学习模型部署TensorFlow Serving容器化推理延迟从2s降至200ms
跨平台数据同步Flink CDC实时捕获MySQL变更数据一致性达到99.99%
隐私保护差分隐私处理用户地理位置符合GDPR要求
 

七、总结
 

本系统通过Hadoop+Spark+Hive技术栈的深度整合，实现了租房推荐场景的高并发、低延迟与高准确率。实际运行数据显示，系统在10万QPS压力下，推荐延迟稳定在400ms以内，推荐准确率较传统方案提升28%。未来计划引入联邦学习技术，在保护用户隐私的前提下实现跨平台数据协作，进一步提升推荐效果。
 

运行截图
 

 

 

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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
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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深入解析Hadoop HDFS高可用性：原理、故障切换与元数据同步

				
			

			

				

					zuiyuelong的博客
				

				

					07-17
					
					698
					
				

			

		

		

			
				
在分布式存储领域，Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为Hadoop生态系统的核心存储组件，其高可用性(HA)设计一直是架构师们关注的焦点。传统HDFS架构中，NameNode作为单一主节点管理整个文件系统的元数据，这种设计虽然简单高效，却存在明显的单点故障风险——一旦NameNode宕机，整个集群将陷入瘫痪状态。

			
		

	





	

		

			

				
					
hadoop（服务器伪分布式搭建）

					
最新发布

				
			

			

				

					qq_45026664的博客
				

				

					07-18
					
					427
					
				

			

		

		

			
				
摘要 本文解决两个常见问题：1) Windows脚本在Linux系统运行时因换行符差异导致的报错，可通过dos2unix命令转换格式；2) CentOS多版本Java管理方案，提供自动切换脚本并通过alternatives实现版本同步。同时介绍Hadoop 3.3.6的二进制包安装步骤，包括环境变量配置和版本验证，并解析Hadoop核心组件（HDFS/YARN/MapReduce）及其分布式处理原理，最后列举典型应用场景如日志分析、数据仓库等，强调其高扩展性和容错性优势。 （字数：150）

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop安全机制深度剖析：Kerberos认证与HDFS ACL细粒度权限控制

				
			

			

				

					zuiyuelong的博客
				

				

					07-18
					
					984
					
				

			

		

		

			
				
在大数据时代，Hadoop作为分布式计算框架的核心组件，其安全性直接关系到企业数据资产的保护。随着数据价值的不断提升，Hadoop安全机制已从早期的"简单信任模式"演进为包含多重防护措施的综合体系，其重要性主要体现在三个方面：防止未授权访问、保障数据完整性以及满足合规性要求。在当今数据驱动的商业环境中，构建安全的Hadoop环境已不再是可选项，而是企业数据战略的基础要求。

			
		

	





	

		

			

				
					
Visual Studio编译WPF项目生成的文件介绍

				
			

			

				

					qq_43582136的博客
				

				

					07-18
					
					621
					
				

			

		

		

			
				
调试：使用 PDB 文件定位问题。部署：只发布必要的文件（如排除调试文件）。优化：通过分析依赖关系减小应用体积。在 Visual Studio 中开发 WPF 项目时，bin和obj是两个自动生成的文件夹，它们在编译过程中扮演不同角色。

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop架构演进：从1.0到2.0的深度对比与优化解析

				
			

			

				

					zuiyuelong的博客
				

				

					07-16
					
					657
					
				

			

		

		

			
				
2006年诞生的Hadoop源于Google三大论文（GFS、MapReduce、BigTable）的开源实现，最初由Apache Nutch项目演化而来。其核心价值在于通过分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce）框架，实现了"移动计算而非数据"的革命性理念。在Web 2.0时代数据爆炸的背景下，Hadoop迅速成为处理PB级非结构化数据的首选方案，其横向扩展能力使得企业可以用廉价商用服务器构建大规模计算集群。

			
		

	





	

		

			

				
					
大数据领域开山鼻祖组件Hadoop核心架构设计

				
			

			

				

					riemann_的博客
				

				

					07-14
					
					1405
					
				

			

		

		

			
				
Hadoop作为大数据处理领域的基石性架构，其设计理念体现了"分而治之"的分布式计算哲学。

			
		

	





	

		

			

				
					
记一次大数据量表数据分表

				
			

			

				

					write less , do more
				

				

					07-16
					
					1027
					
				

			

		

		

			
				
摘要 针对MySQL单表数据量过大（120G/150G，约5000万条）导致查询性能下降的问题，本文记录了通过年份分表的数据迁移方案。主要步骤包括：同步数据到备用机、添加年份索引、创建分表结构、分批迁移历史数据。实施过程中遇到两个关键问题：1）ERROR 1206锁表超限，通过调整innodb_buffer_pool_size解决；2）数据库卡死，因binlog和资源限制导致，采用临时关闭binlog应对。文中提供了完整的SQL脚本和参数配置方法，特别说明了innodb_buffer_pool_size的字

			
		

	





	

		

			

				
					
Kafka 与 RocketMQ 消息确认机制对比分析

				
			

			

				

					weixin_44984196的博客
				

				

					07-16
					
					965
					
				

			

		

		

			
				
Kafka 的 ACK 机制还受到 ISR（In-Sync Replicas，同步副本集合）的影响。ISR 是与 Leader 保持同步的 Follower 副本集合，当 Leader 故障时会从 ISR 中选举新的 Leader‌12。两者在消息确认机制上的差异反映了它们不同的设计哲学：Kafka 更注重吞吐量和水平扩展，而 RocketMQ 更注重消息的可靠传递和事务支持。Kafka 提供了三种级别的生产者确认机制（ACK 机制），通过。Kafka 的消费者确认是通过‌。

			
		

	





	

		

			

				
					
大数据量表结构修改

				
			

			

				

					背着梦的幸存者
				

				

					07-17
					
					303
					
				

			

		

		

			
				
摘要：针对MySQL8大表字段修改导致长时间锁表问题，提出通过创建新表结构、分批迁移数据、切换表名的优化方案。该方案在测试环境（71万条/1.4G数据）下将原本半小时未完成的操作缩短至几分钟完成，但仅适用于测试环境或数据库停机维护场景，生产环境需采用更完善的归档方案。核心步骤包括：1）新建相同结构表并修改字段；2）按主键ID范围分批插入数据；3）原子性重命名表完成切换。（149字）

			
		

	





	

		

			

				
					
阿里云 RabbitMQ 可观测性最佳实践

				
			

			

				

					观测云的博客
				

				

					07-16
					
					1104
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍观测云如何采集阿里云 RabbitMQ 的指标数据，实时监控消息堆积、消费延迟、连接数等关键指标，帮助企业快速发现潜在问题。

			
		

	





	

		

			

				
					
Java实现简单秒杀功能

				
			

			

				

					qq_42505148的博客
				

				

					07-16
					
					464
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了一个基于SpringBoot的秒杀系统实现方案，主要技术栈包括Redis、RabbitMQ、MyBatis-Plus和MySQL。系统采用分层架构设计，包含网关层、秒杀服务、订单服务和库存服务。核心功能包括：1）使用Redis实现库存预减和用户限流；2）通过RabbitMQ异步处理订单提高系统吞吐量；3）采用分布式锁防止超卖；4）实现接口限流和断路器机制保障系统稳定性。文章详细介绍了数据库表设计、Lua脚本实现原子操作、消息队列配置以及生产环境部署建议，为高并发秒杀场景提供了完整的技术解决方案。

			
		

	





	

		

			

				
					
Kafka 时间轮深度解析：如何O(1)处理定时任务

				
			

			

				

					lifallen的博客
				

				

					07-16
					
					902
					
				

			

		

		

			
				
Kafka的时间轮(TimingWheel)是一种高效管理大量定时任务的算法结构，相比传统优先队列(O(logn))具有近乎O(1)的添加/删除性能。其核心设计包括：分层时间轮通过多级轮盘（底层tickMs=1ms，上层tickMs逐级放大）支持任意长延时任务；DelayQueue驱动机制实现无空转的任务到期检测；TimerTaskList采用双向循环链表组织同周期任务。系统通过SystemTimerReaper线程自动推进时钟，结合读写锁保证线程安全。该结构在Kafka中广泛应用于请求超时管理

			
		

	





	

		

			

				
					
[时序数据库-iotdb]时序数据库iotdb的安装部署

				
			

			

				

					gwcgwcjava的专栏
				

				

					07-16
					
					305
					
				

			

		

		

			
				
摘要：Apache IoTDB是一款专为物联网设计的时序数据库，具有高性能、低成本特点，适用于复杂时序数据管理。本文介绍其单机版部署流程：从官网下载2.0.4版本ALL-in-one安装包并解压至非中文目录，执行sbin/windows下的启动命令后，系统将自动启动ConfigNode和DataNode服务。通过默认客户端(IP:127.0.0.1，端口6667，用户名/密码均为root)可验证部署成功。该方案能有效处理物联网环境中的高频率、乱序等时序数据挑战。

			
		

	





	

		

			

				
					
每日八股文7.18

				
			

			

				

					weixin_50927943的博客
				

				

					07-18
					
					694
					
				

			

		

		

			
				
但是，如果你使用了MQ，那么，A服务是不需要做更改的，它还是将消息放到MQ中即可，其它的服务，无论是原来的B服务还是新增的日志文件存储服务或日志邮件发送服务，都直接从MQ中获取消息并处理即可。如果使用 MQ，那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A 系统从接受一个请求到返回响应给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms，对于用户而言，其实感觉上就是点个按钮，8ms 以后就直接返回了。所以，面对突然到来的高并发，MQ也可以不用慌忙，先排好队，不要着急，一个一个来。

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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