计算机毕业设计PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型美团大众点评分析+评分预测 美食推荐系统(源码+论文+PPT+讲解视频)

最新推荐文章于 2025-07-24 16:26:46 发布
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分类专栏： 大数据毕业设计 文章标签： 课程设计 hadoop 大数据 机器学习 深度学习 爬虫 数据可视化
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介绍资料

任务书：基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM的美团大众点评分析与评分预测系统开发

一、任务概述

1.1 任务背景

美团、大众点评等本地生活服务平台每日产生海量用户评论数据（约800万条/日），包含文本评价、星级评分、消费时间等多维度信息。传统分析方法存在三大瓶颈：

  • 数据处理效率低：单机处理PB级数据需数周时间
  • 特征提取片面化：仅使用文本或评分单一模态特征
  • 预测模型滞后性：无法捕捉用户评价的动态变化趋势

1.2 任务目标

构建分布式智能分析系统，实现：

  1. 高效数据处理：基于Hadoop+Hive构建数据仓库，PySpark实现特征工程并行化
  2. 多模态特征融合：联合文本语义、时间序列、商家属性构建复合特征体系
  3. 动态评分预测：采用LSTM+注意力机制模型，实现未来7天评分预测（MAE≤0.65）

二、任务分解与责任分配

2.1 系统架构组（负责人：张三）

任务内容：

  1. 设计Hadoop集群拓扑（3主节点+6数据节点）
  2. 开发Hive数据仓库表结构（ODS/DWD/DWS分层设计）
  3. 实现PySpark与TensorFlow的混合调度框架

交付物：

  • 《分布式系统架构设计文档》
  • Hive建表SQL脚本（含分区策略）
  • 混合计算框架代码库

2.2 数据处理组（负责人：李四）

任务内容：

  1. 开发PySpark ETL流程：
    • 数据清洗（去重、异常值处理）
    • 文本预处理（分词、停用词过滤）
    • 特征提取（BERT文本向量、时间窗口统计）
  2. 构建特征存储系统（Parquet格式+Snappy压缩）

交付物：

  • ETL作业代码（Scala/Python）
  • 特征字典文档（含300+特征定义）
  • 数据质量检查报告

2.3 模型开发组（负责人：王五）

任务内容：

  1. 开发LSTM评分预测模型：
 

python
 

class HybridLSTM(Model):
def __init__(self):
super().__init__()
# 文本分支
self.text_lstm = LSTM(128, return_sequences=True)
# 时间分支
self.time_lstm = LSTM(64, return_sequences=True)
# 注意力融合层
self.attention = DualAttention()
# 预测头
self.dense = Dense(1)
def call(self, inputs):
text_feat, time_feat = inputs
text_out = self.text_lstm(text_feat)
time_out = self.time_lstm(time_feat)
fused = Concatenate()([text_out, time_out])
attended = self.attention(fused)
return self.dense(attended)
 

  1. 实现模型训练流水线： 
  
    • 分布式训练（PySpark+Horovod）
    • 超参数优化（Optuna框架）
    • 模型解释性分析（SHAP值计算）
     
 

交付物：
 

  • 模型训练代码（TensorFlow 2.x）
  • 实验对比报告（含5种基线模型对比）
  • 模型可解释性分析报告
 

2.4 应用开发组（负责人：赵六）
 

任务内容：
 

  1. 开发Web可视化平台： 
  
    • 商家评分趋势看板（ECharts实现）
    • 用户评价热力图（Mapbox集成）
    • 异常评分预警系统（基于Prometheus+Grafana）
     
  2. 实现API服务接口： 
  
    • 评分预测RESTful API（Flask框架）
    • 特征查询GraphQL接口
     
 

交付物：
 

  • 前端代码（Vue3+TypeScript）
  • 后端服务代码（Python）
  • API文档（Swagger格式）
 

三、技术指标与验收标准
 

3.1 系统性能指标
 

 

指标项验收标准测试方法
数据处理吞吐量≥50万条/分钟使用PySpark Benchmark测试
模型训练时间≤4小时（100万样本）记录TensorBoard日志
预测延迟≤500ms（95%请求）使用Locust压力测试
系统可用性≥99.9%Prometheus监控报警
 

3.2 模型效果指标
 

 

指标基线值目标值测试集规模
平均绝对误差(MAE)0.82≤0.6550万样本
均方根误差(RMSE)1.05≤0.8550万样本
R²决定系数0.67≥0.8250万样本
 

3.3 验收流程
 

  1. 代码审查：提交Git仓库链接，检查代码规范性与文档完整性
  2. 功能测试：执行10个核心测试用例（含异常场景）
  3. 性能测试：使用JMeter模拟200并发用户访问
  4. 文档验收：提交《系统部署手册》《用户操作指南》等6份文档
 

四、资源保障
 

4.1 硬件资源
 

 

资源类型配置详情用途说明
计算集群9台服务器（E5-2680 v4×2/128G/960G SSD）Hadoop/Spark计算节点
GPU服务器4台（A100×4/512G/3.84TB NVMe）深度学习模型训练
存储阵列1PB分布式存储（Ceph文件系统）原始数据与模型存储
 

4.2 软件资源
 

 

软件名称版本号用途说明
Hadoop3.3.6分布式存储与计算框架
Spark3.5.0内存计算引擎
Hive3.1.3数据仓库管理
TensorFlow2.15.0深度学习框架
Elasticsearch8.12.0日志检索与分析
 

4.3 数据资源
 

 

数据类型数据量获取方式更新频率
用户评论数据1.2亿条美团合作脱敏数据每日增量
商家基础信息350万条公开API抓取每周全量
地理位置数据1200万POI高德地图API每月更新
 

五、风险管理
 

5.1 技术风险
 

 

风险项影响程度应对措施
BERT模型推理速度慢高采用ONNX Runtime量化加速
LSTM梯度消失问题中引入梯度裁剪与残差连接
数据倾斜导致Job失败高实现自定义Partitioner重分区
 

5.2 进度风险
 

 

风险项影响程度应对措施
第三方API限流中实现本地缓存与熔断机制
硬件故障导致中断高部署Kubernetes集群实现故障自动迁移
人员变动影响开发低制定AB角备份制度与知识交接文档
 

六、交付成果清单
 

6.1 软件系统
 

  1. 分布式数据处理平台（Hadoop+Spark+Hive）
  2. LSTM评分预测模型服务（TensorFlow Serving部署）
  3. 智能分析Web应用（含移动端适配）
 

6.2 技术文档
 

  1. 《系统架构设计说明书》
  2. 《数据库设计文档》
  3. 《API接口规范》
  4. 《模型训练白皮书》
  5. 《系统部署与运维手册》
 

6.3 研究成果
 

  1. 发表核心期刊论文1篇（SCI/EI检索）
  2. 申请软件著作权2项
  3. 申请发明专利1项（基于注意力机制的多模态评分预测方法）
 

七、任务时间表
 

 

阶段时间范围里程碑交付物
需求分析2025.09《需求规格说明书》V1.0
系统设计2025.10《技术架构设计图》《数据字典》
开发实施2025.11-12可运行系统原型（含核心功能）
系统测试2026.01《测试报告》《性能优化方案》
验收交付2026.02全部交付物通过专家评审
 

项目负责人签字：____________________
 日期：2025年8月XX日
 

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本文介绍了一个基于微信小程序的美食点餐系统设计与实现。系统采用纯前端架构，通过微信API实现数据本地存储与持久化，包含用户登录注册、首页展示、分类浏览和购物车管理等核心功能。关键技术点包括：使用wx.setStorageSync/wx.getStorageSync进行本地存储，实现用户认证与数据隔离；采用模块化设计处理商品分类与详情展示；通过购物车数据绑定实现实时价格计算。系统不依赖服务器，适合中小餐饮商家快速搭建数字化点餐服务，具有轻量级、低成本、易维护等特点。

			
		

	





	

		

			

				
					
深入解析Hadoop资源隔离机制：Cgroups、容器限制与OOM Killer防御策略

				
			

			

				

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					07-22
					
					829
					
				

			

		

		

			
				
在分布式计算环境中，资源隔离是保障多任务并行执行稳定性的关键技术。Hadoop作为主流的大数据处理框架，其资源管理能力直接影响集群的吞吐量和任务成功率。随着YARN架构的引入，Hadoop实现了计算资源与存储资源的解耦，而资源隔离机制则成为YARN节点管理器（NodeManager）最核心的功能模块之一。在分布式计算领域，资源隔离机制如同交通系统中的信号灯控制系统，通过精确的规则划分和动态调度，确保庞大数据流的有序运转。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
深入解析Hadoop MapReduce Shuffle过程：从环形缓冲区溢写到Sort与Merge源码

				
			

			

				

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					07-21
					
					787
					
				

			

		

		

			
				
在大数据处理的经典范式MapReduce中，Shuffle过程如同人体血液循环系统般连接着计算框架的各个组件。作为Hadoop最核心的分布式计算模型，MapReduce通过"分而治之"的思想将海量数据处理分解为Map和Reduce两个阶段：Map任务负责数据的分片处理，Reduce任务进行全局汇总。而连接这两个阶段的Shuffle过程，则是整个计算框架中数据重分布的关键枢纽，其设计优劣直接影响作业的执行效率。随着大数据处理需求向实时化、智能化发展，传统Shuffle机制正面临根本性变革。

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop磁盘I/O瓶颈的监控与优化：从iostat指标到JBOD vs RAID的深度解析

					
最新发布

				
			

			

				

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在Hadoop分布式计算框架中，磁盘I/O瓶颈是影响整体性能的关键因素之一。当数据节点（DataNode）无法及时处理来自任务执行器（如MapReduce任务或Spark作业）的读写请求时，系统会出现明显的性能降级，这种状态被称为磁盘I/O瓶颈。其本质是磁盘的物理吞吐能力无法满足应用程序的I/O需求，导致CPU资源因等待I/O操作完成而闲置。随着数据规模持续膨胀和计算范式迭代，Hadoop生态的存储层正经历着深刻变革。

			
		

	





	

		

			

				
					
深入解析Hadoop YARN：三层调度模型与资源管理机制

				
			

			

				

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在Hadoop早期版本中，MapReduce框架采用JobTracker/TaskTracker架构，这种设计逐渐暴露出严重局限性。JobTracker需要同时处理资源管理和作业控制两大核心功能，随着集群规模扩大，单点故障风险日益凸显——一旦JobTracker崩溃，整个集群将陷入瘫痪。更棘手的是，这种架构的资源分配基于静态槽位（Slot）机制，Map Slot和Reduce Slot之间无法共享资源，经常出现一种槽位资源紧张而另一种闲置的情况，资源利用率往往不足70%。

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop数据完整性校验机制深度解析：CRC32校验和与后台扫描线程

				
			

			

				

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在分布式存储系统中，数据完整性校验是确保数据可靠性的基石。作为Hadoop生态系统的核心组件，HDFS（Hadoop Distributed File System）通过多层次校验机制构建了严密的数据防护网，其设计哲学源于对"数据可能在任何环节出错"的深刻认知——从网络传输、磁盘存储到内存计算，每个环节都可能因硬件故障、网络抖动或软件缺陷导致数据损坏。

			
		

	





	

		

			

				
					
KafkaMQ 日志采集最佳实践

				
			

			

				

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					07-22
					
					1035
					
				

			

		

		

			
				
本文主要介绍通过观测云消费 Kafka 采集到的日志数据，并将数据通过 Pipeline 进行字段提取和分类，便于用户对日志数据进行可视化分析。

			
		

	





	

		

			

				
					
RAG实战指南 Day 21：检索前处理与查询重写技术

				
			

			

				

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					07-22
					
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核心技术：查询清洗、意图识别、实体提取、查询重写和扩展实现方法：基于规则和基于LLM的两种主要技术路线系统集成：如何将查询预处理集成到现有RAG流程中电商案例：领域专用预处理器的实现和效果查询预处理是提升RAG系统效果的关键环节不同场景需要采用不同的预处理策略规则方法和LLM方法各有优劣，可组合使用明天我们将探讨【Day 22: 混合检索策略实现】，学习如何结合多种检索方法构建更强大的RAG系统。

			
		

	





	

		

			

				
					
大数据技术是解决什么问题的？

				
			

			

				

					
				

				

					07-21
					
					720
					
				

			

		

		

			
				
1 TB（太字节）= 1024 GB1 PB（拍字节）= 1024 TB。

			
		

	





	

		

			

				
					
2025 年非关系型数据库全面指南：类型、优势

				
			

			

				

					Mirrorship的博客
				

				

					07-22
					
					1025
					
				

			

		

		

			
				
然而，随着技术的发展和业务需求的变化，传统的数据库分类边界正在逐渐模糊，融合型数据库解决方案正成为新的趋势。这种融合趋势催生了一批新型数据库产品，如 StarRocks、镜舟数据库等，它们既保留了关系型数据库的强一致性和 SQL 查询能力，又具备非关系型数据库的高扩展性和灵活性，为企业提供了更全面的数据管理解决方案。无论是传统的非关系型数据库还是新兴的融合型解决方案，选择适合的数据库技术都应该以业务需求为导向，以数据价值为中心，为企业的数字化转型和数据驱动决策提供坚实的技术基础。

			
		

	





	

		

			

				
					
Java-80 深入浅出 RPC Dubbo 动态服务降级：从雪崩防护到配置中心秒级生效

				
			

			

				

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					07-23
					
					1650
					
				

			

		

		

			
				
动态服务降级是一种在系统高压或异常情况下，保障核心业务可用性的关键策略。**它通过设定触发条件（如高CPU、响应慢、错误率高等）自动或手动屏蔽非核心功能、简化数据或直接返回默认值，防止系统雪崩。典型场景包括电商大促、秒杀活动或第三方服务异常等。Dubbo支持多种降级方式，如mock=force:return+null和mock=fail:return+null，并可通过配置中心实现动态控制与秒级生效。结合限流、熔断等机制，服务降级是构建高可用分布式系统的重要手段。

			
		

	





	

		

			

				
					
大数据集群运维常见的一些问题以及处理方式

				
			

			

				

					weixin_42795092的博客
				

				

					07-21
					
					678
					
				

			

		

		

			
				
【代码】大数据集群运维常见的一些问题以及处理方式。

			
		

	





	

		

			

				
					
统计与大数据分析与数学金融方向课程差异有哪些？如何提升职场竞争力？

				
			

			

				

					LRQ2025的博客
				

				

					07-23
					
					672
					
				

			

		

		

			
				
统计与大数据分析和数学金融专业存在显著课程重叠（概率统计、编程、优化等），但主攻方向不同。统计侧重机器学习、大数据处理及广泛领域应用；数学金融则深入金融建模、衍生品定价等专业领域。建议新生结合兴趣（数据算法vs金融建模）与职业规划（数据科学家vs量化分析师），利用大一大二共同基础课程进行体验后选择。两个专业基础课高度相似，扎实掌握数学与编程核心能力是关键。

			
		

	





	

		

			

				
					
从批到流，Zoom 基于 DolphinScheduler 的流批统一调度系统演进

				
			

			

				

					Apache DolphinScheduler开源社区
				

				

					07-22
					
					805
					
				

			

		

		

			
				
本文将结合 Zoom 实际业务落地过程中的经验，深入解读这一系统的设计演进、关键问题应对与未来规划。

			
		

	





	

		

			

				
					
Elasticsearch安装指南

				
			

			

				

					m0_63144319的博客
				

				

					07-22
					
					874
					
				

			

		

		

			
				
Elasticsearch安装与配置指南 本文详细介绍了Elasticsearch(7.12.1)的单节点部署流程，包括： 创建Docker网络并加载镜像 运行Elasticsearch容器，配置内存、数据卷和网络 部署Kibana可视化工具，连接到Elasticsearch 安装IK中文分词器（提供离线/在线两种方式） 重点内容包括容器配置参数说明、数据卷挂载设置以及IK分词器的测试验证方法。通过本指南，用户可以快速搭建Elasticsearch开发环境，并通过Kibana的DevTools界面进行DSL

			
		

	





	

		

			

				
					
兜底策略-死信队列

				
			

			

				

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					07-22
					
					303
					
				

			

		

		

			
				
情况说明消息被拒绝（basicReject/basicNack），并且消费者拒收且不重新入队队列达到最大长度限制超出队列容量，最旧消息被丢弃消息过期（TTL 到期）设置了过期时间，未及时消费队列被删除或消费者未连接消息无法投递死信队列是 RabbitMQ 中处理失败消息的回收站机制，可提高系统容错能力，防止消息丢失，是高可用消息系统的重要一环。

			
		

	





	

		

			

				
					
得物爬虫python代码实现

				
			

			

				

					05-25
				

			

		

		

			
				
首先需要了解得物网站的数据结构和爬取方式，得物网站比较复杂，需要使用Selenium+BeautifulSoup进行爬取。

以下是一个简单的得物爬虫Python代码实现（注：仅供学习参考，请勿用于商业用途）：

```python
import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from bs4 import BeautifulSoup

options = Options()
options.add_argument('--no-sandbox')  # 解决DevToolsActivePort文件不存在报错的问题
options.add_argument('window-size=1920x3000')  # 指定浏览器分辨率
options.add_argument('--disable-gpu')  # 谷歌文档提到需要加上这个属性来规避bug
options.add_argument('--hide-scrollbars')  # 隐藏滚动条, 应对一些特殊页面
options.add_argument('blink-settings=imagesEnabled=false')  # 不加载图片, 提升速度
options.add_argument('--headless')  # 无界面

driver = webdriver.Chrome(options=options)

url = 'https://www.dewu.com/'

driver.get(url)

# 等待页面加载完成
time.sleep(3)

# 模拟鼠标点击，展开商品列表
driver.find_element_by_xpath('//div[text()="全部商品"]').click()

# 等待页面加载完成
time.sleep(3)

# 获取页面源代码
html = driver.page_source

# 解析页面
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 获取商品列表
items = soup.find_all('div', {'class': 'item-card'})

for item in items:
    # 获取商品标题
    title = item.find('div', {'class': 'title'}).text.strip()
    
    # 获取商品价格
    price = item.find('div', {'class': 'price'}).text.strip()
    
    # 获取商品链接
    link = item.find('a', {'class': 'item-link'})['href']
    
    print(title, price, link)

# 关闭浏览器
driver.quit()
```

这里的代码仅仅是一个简单的爬虫示例，如果想要更加深入地了解得物网站的数据结构和爬取方式，需要结合具体的需求进行更加详细的分析和实现。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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