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 2025-07-23 11:27:02 发布
最新推荐文章于 2025-07-23 11:27:02 发布
阅读量796 收藏 14
点赞数 15
CC 4.0 BY-SA版权
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
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/spark2022/article/details/149440551

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

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
 

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👇🏻
 

 


                

        

         

    

    
  



    



                



	

		

			

				
					
Hadoop Ecosystem（Hadoop生态环境－130多个相关开源项目）

				
			

			

				

					hugowang的博客
				

				

					10-29
					
					4099
					
				

			

		

		

			
				
Apache Hadoop项目开发用于可靠、可扩展的分布式计算的开源软件。
Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。 它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。 库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用程序层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。
此文是...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
大数据、云计算该如何学习？

				
			

			

				

					yyyyyyyyyooi的博客
				

				

					06-06
					
					9523
					
				

			

		

		

			
				
大数据之Linux+大数据开发篇












【大数据开发学习资料领取方式】：加入大数据技术学习交流群458345782，点击加入群聊，私信管理员即可免费领取






阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术

课程一、大数据运维之Linux基础

本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spar...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
微信小程序课程设计点餐订餐系统

				
			

			

				

					商城app+新闻app+备忘录记事本app视频教程在某站【浩宇软件开发】
				

				

					06-20
					
					1313
					
				

			

		

		

			
				
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中的推测执行：原理、算法与策略

				
			

			

				

					zuiyuelong的博客
				

				

					07-22
					
					676
					
				

			

		

		

			
				
在分布式计算环境中，任务执行速度的不均衡是一个普遍存在的挑战。Hadoop作为主流的大数据处理框架，通过引入推测执行（Speculative Execution）机制有效缓解了这一问题。该技术本质上是一种乐观的容错策略，当系统检测到某些任务执行明显落后于预期进度时，会自动在其它计算节点上启动相同任务的冗余副本，最终选择最先完成的任务结果作为输出。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

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

				
			

			

				

					zuiyuelong的博客
				

				

					07-22
					
					635
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
ZooKeeper在Hadoop中的协同应用：从NameNode选主到分布式锁实现

					
最新发布

				
			

			

				

					zuiyuelong的博客
				

				

					07-23
					
					526
					
				

			

		

		

			
				
Hadoop与ZooKeeper在大数据生态系统中的核心位置和交互关系在大数据技术蓬勃发展的浪潮中，ZooKeeper作为分布式系统的"神经中枢"，通过其精妙的协同机制为Hadoop生态注入了强大的生命力。通过前文对NameNode选主、分布式锁等核心场景的剖析，我们可以清晰地看到，ZooKeeper不仅是技术实现的工具，更是重塑数据管理范式的重要推手。

			
		

	





	

		

			

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

				
			

			

				

					zuiyuelong的博客
				

				

					07-21
					
					766
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
深入解析Hadoop的Block多副本同步机制与Pipeline复制

				
			

			

				

					zuiyuelong的博客
				

				

					07-20
					
					871
					
				

			

		

		

			
				
作为Hadoop生态的核心存储组件，HDFS（Hadoop Distributed File System）的设计哲学源于Google File System论文，其架构专门针对大规模数据集处理场景进行了优化。在理解Block多副本同步机制之前，有必要先剖析HDFS的基础架构设计逻辑。

			
		

	





	

		

			

				
					
深入解析Hadoop中的EditLog与FsImage持久化设计及Checkpoint机制

				
			

			

				

					zuiyuelong的博客
				

				

					07-20
					
					737
					
				

			

		

		

			
				
在HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构中，元数据管理是保证系统可靠性和性能的核心环节。NameNode作为HDFS的主节点，负责维护整个文件系统的命名空间和文件到数据块的映射关系。这些元数据的高效管理直接决定了集群的稳定性和响应速度。

			
		

	





	

		

			

				
					
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

				
			

			

				

					zuiyuelong的博客
				

				

					07-21
					
					792
					
				

			

		

		

			
				
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

				
			

			

				

					观测云的博客
				

				

					07-22
					
					736
					
				

			

		

		

			
				
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

				
			

			

				

					在未来等你的专栏
				

				

					07-22
					
					794
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					545
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					728
					
				

			

		

		

			
				
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

				
			

			

				

					永远好奇，无限进步！
				

				

					07-23
					
					1217
					
				

			

		

		

			
				
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
					
					570
					
				

			

		

		

			
				
【代码】大数据集群运维常见的一些问题以及处理方式。

			
		

	





	

		

			

				
					
【Elasticsearch】合适的锅炒合适的菜：性能与成本平衡原理公式解析

				
			

			

				

					Code · Cloud · Think · Repeat
				

				

					07-20
					
					1191
					
				

			

		

		

			
				
让最新鲜的食材用最快的灶台，老火靓汤用柴慢慢煨，既保住招牌菜口碑，又省下真金白银。

			
		

	





	

		

			

				
					
ElasticSearch：商品SKU+SPU实现join查询，设计及优化

				
			

			

				

					秃了也弱了
				

				

					07-19
					
					906
					
				

			

		

		

			
				
同时一个商品的SPU会包含多个商品SKU，以手机为例，一款iPhone12手机就是SPU，如果消费者需要购买该手机的时候，还需要选择手机颜色、内存容量，在商家这边还要查看商品的库存是否足够。的单位， 可以是以件、盒、托盘等为单位，SKU是物理上不可分割的最小存货单元。红框上面的部分是商品的SPU（Standard Product Unit 标准产品单位），SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组。这里会选择对应店铺的名称，填入商品编号、商品名称、上架状态、定时上架时间、商品标签、商品图片等信息。

			
		

	





	

		

			

				
					
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。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		评论	
	

  
	




  

    

      添加红包
      
    

    

      

        
        

          
          
        

        
请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  





	
打赏作者

	

		

		
			
		
		

		

			
B站计算机毕业设计大学

			
你的鼓励将是我创作的最大动力

		

	

	

			

	

	

    ¥1
    ¥2
    ¥4
    ¥6
    ¥10
    ¥20
	

	

		

			

				

					扫码支付：¥1
				

				

					

					
					获取中
					

				

				

					
					
					扫码支付
				

			

		

		

			
您的余额不足，请更换扫码支付或充值

			
打赏作者

		

	



      
      

      
实付元

      
使用余额支付

      

        

          

            
            点击重新获取
          

        

        
扫码支付

      

      

        
          
            
          
          
        
      

      

        
        钱包余额
          0
          

            
            

              

                
抵扣说明：

                
 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

              

            

          

      

      余额充值