计算机毕业设计hadoop+spark+hive地铁预测可视化智慧轨道交通系统大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-17 20:09:02 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-17 20:09:02 发布 · 639 阅读

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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+Spark+Hive地铁客流预测与可视化系统》的任务书模板，包含任务目标、分解、进度安排及交付成果等内容，供参考：

背景
地铁作为城市公共交通的核心，其客流预测对运营调度、安全管理和资源优化具有重要意义。传统方法受限于数据规模与计算效率，难以应对实时性、高维数据需求。本项目结合Hadoop（分布式存储）、Spark（内存计算）和Hive（数据仓库）技术，构建高精度、可扩展的地铁客流预测与可视化系统。
目标
- 技术目标：
  - 实现多源地铁数据（刷卡记录、天气、节假日等）的清洗、存储与分析。
  - 开发基于Spark MLlib的客流预测模型，误差率（MAPE）控制在10%以内。
  - 搭建交互式可视化平台，支持实时客流热力图、预测趋势展示。
- 应用目标：为地铁运营部门提供决策支持工具，提升运输效率与乘客体验。

任务内容：
- 采集地铁AFC系统刷卡数据、外部数据（天气、节假日、事件）。
- 使用Hive构建数据仓库，定义表结构与ETL流程。
- 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复数据。
负责人：数据工程师
交付物：清洗后的结构化数据集、Hive数据仓库文档。

任务内容：
- 基于Spark进行特征工程（时间特征、站点特征、外部因素融合）。
- 对比传统模型（ARIMA）与机器学习模型（LSTM、XGBoost）的预测效果。
- 优化模型参数，使用交叉验证降低过拟合风险。
负责人：算法工程师
交付物：预测模型代码、实验对比报告、模型评估指标（MAPE、RMSE）。

任务内容：
- 基于ECharts+Flask开发Web前端，设计交互界面（热力图、折线图、表格）。
- 实现后端API，连接Spark计算结果与前端展示。
- 集成实时预测功能，支持动态调整时间粒度（小时/日/周）。
负责人：前端开发工程师、后端开发工程师
交付物：可视化平台原型、接口文档、用户操作手册。

任务内容：
- 部署Hadoop集群（HDFS+YARN）、Spark计算节点、Hive服务。
- 测试系统性能（响应时间、并发处理能力）。
- 优化资源调度（如Spark动态分配Executor内存）。
负责人：系统运维工程师
交付物：部署文档、性能测试报告、优化建议。

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硬件资源：
- 服务器：4台（配置：16核CPU、64GB内存、2TB存储）。
- 网络：千兆以太网，支持数据高速传输。
软件资源：
- 大数据组件：Hadoop 3.3、Spark 3.2、Hive 3.1。
- 开发工具：IntelliJ IDEA、PyCharm、Postman。
- 可视化库：ECharts 5.0、D3.js。