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最新推荐文章于 2025-07-26 16:57:06 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-26 16:57:06 发布 · 781 阅读

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#hadoop #大数据 #课程设计 #人工智能 #hive #spark #分布式

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介绍资料

任务书：基于Hadoop+Spark+Hive的机票价格预测系统开发

一、任务背景

全球航空业每年运输旅客超45亿人次（IATA数据），机票价格受供需关系、燃油成本、节假日、竞品动态等30余种因素影响，呈现高频波动特征。传统预测方法依赖历史均值或简单时间序列模型（如ARIMA），存在数据维度单一、计算效率低、实时性不足等问题。本任务旨在构建基于Hadoop+Spark+Hive的分布式机票价格预测系统，整合多源异构数据，实现高精度、实时化的票价预测，为旅客购票决策和航空公司动态定价提供支持。

二、任务目标

技术目标
- 搭建Hadoop+Spark+Hive分布式计算集群，支持PB级机票数据的高效存储与处理。
- 实现多源数据（历史票价、航班时刻、竞品价格、用户搜索行为等）的实时采集与整合。
- 开发基于机器学习（XGBoost）与深度学习（LSTM）的混合预测模型，提升预测精度（MAPE≤7%）。
- 构建实时预测接口，支持毫秒级响应，满足OTA平台高并发需求（QPS≥1万）。
应用目标
- 为旅客提供未来7天票价预测及购票时间建议，降低购票成本（平均节省≥8%）。
- 为航空公司优化舱位定价策略，提升收益管理能力（收益提升≥10%）。
- 发布开源数据集与基准模型，推动航空大数据领域学术研究。

三、任务内容与分工

1. 数据采集与预处理模块

负责人：数据组
任务内容：
- 从航空公司API、OTA平台爬取历史票价数据（含舱位等级、退改签规则），覆盖过去5年、100+航线。
- 通过Kafka实时接收竞品价格变动、用户搜索行为（出发地-目的地、出发时间）等流数据。
- 使用Spark清洗数据（缺失值填充、异常值剔除），统一数据格式（Parquet），存储至HDFS。
交付物：清洗后的结构化数据集（含特征说明文档）。

2. 分布式存储与计算集群搭建

负责人：架构组
任务内容：
- 部署Hadoop集群（3节点），配置HDFS存储原始数据与中间结果。
- 搭建Hive数据仓库，按航线、日期分区优化查询效率，支持SQL分析。
- 部署Spark集群（5节点），配置YARN资源调度，实现特征工程与模型训练的并行化。
交付物：集群部署文档、性能测试报告（吞吐量≥500MB/s）。

3. 特征工程与模型开发模块

负责人：算法组
任务内容：
- 静态特征：提取航班时刻、航程距离、历史价格波动率等特征。
- 动态特征：通过Spark Streaming计算剩余座位数、竞品价格差、用户搜索热度（时间衰减函数）。
- 模型开发：
  - 基线模型：XGBoost（处理非线性关系）、LSTM（捕捉长时依赖）。
  - 混合模型：通过Stacking融合两模型输出，使用注意力机制动态调整权重。
- 模型训练：使用Spark MLlib实现分布式训练，支持超参数自动调优（HyperOpt）。
交付物：特征工程代码、混合模型代码、模型评估报告（MAPE对比图）。

4. 实时预测系统与接口开发

负责人：开发组
任务内容：
- 开发Flask RESTful API，接收用户查询（航线、出发日期），返回未来7天票价预测及购票建议。
- 使用Redis缓存预测结果，降低延迟；通过Nginx负载均衡支持高并发（QPS≥1万）。
- 构建Vue.js前端界面，可视化价格趋势、特征贡献度（如燃油成本占比）。
交付物：API文档、前端界面截图、压力测试报告（响应时间≤200ms）。

5. 系统测试与优化模块

负责人：测试组
任务内容：
- 功能测试：验证数据采集、模型预测、接口调用的正确性。
- 性能测试：使用JMeter模拟高并发场景，优化集群资源分配（CPU/内存利用率≤80%）。
- 精度测试：在真实数据集上对比模型MAPE，确保≤7%（基准：XGBoost单模型8.7%）。
交付物：测试用例文档、性能优化报告、最终验收报告。

四、时间计划

阶段	时间	任务
需求分析	第1周	明确数据来源、功能需求、性能指标
集群搭建	第2-3周	完成Hadoop+Spark+Hive集群部署与测试
数据采集	第4-5周	爬取历史数据，搭建Kafka实时数据管道
特征工程	第6-7周	实现静态/动态特征提取，完成数据分区与缓存优化
模型开发	第8-9周	训练基线模型与混合模型，完成超参数调优
系统开发	第10-11周	开发API接口与前端界面，实现Redis缓存与负载均衡
测试优化	第12周	完成功能、性能、精度测试，修复缺陷

五、资源需求

硬件资源：
- 服务器：5台（CPU≥16核，内存≥64GB，磁盘≥2TB），用于集群部署。
- 网络：千兆以太网，确保数据传输延迟≤10ms。
软件资源：
- 操作系统：CentOS 7.6。
- 大数据组件：Hadoop 3.3.4、Spark 3.3.2、Hive 3.1.3、Kafka 3.4.0。
- 开发框架：Python 3.8（PySpark、Flask）、Vue.js 3.0。
数据资源：
- 历史票价数据：从携程、飞猪等平台爬取，需包含航线、日期、舱位、价格等字段。
- 实时数据：通过模拟器生成用户搜索行为与竞品价格变动流数据。