计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Hive抖音短视频分析可视化 抖音短视频热度预测 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

任务书：基于Hadoop+PySpark+Hive的抖音短视频分析可视化与热度预测系统开发

一、任务背景

抖音作为全球领先的短视频平台，日均产生超1亿条视频内容，用户互动数据（点赞、评论、分享）呈现高并发、高维度、强时效性特征。传统单机分析工具面临以下挑战：

1. 数据规模：单日用户行为日志达PB级，传统数据库（如MySQL）无法支撑；
2. 实时性要求：热度预测需在视频发布后1小时内完成，以支持推荐策略调整；
3. 特征复杂性：视频热度受内容标签、发布时间、用户画像等多因素影响，需构建多模态特征体系。

本任务基于Hadoop分布式存储、PySpark内存计算与Hive数据仓库技术栈，开发一套短视频分析系统，实现海量数据的高效处理、热度预测模型的精准建模及可视化决策支持，为抖音运营团队提供数据驱动的优化方案。

二、任务目标

1. 总体目标

构建一个分布式短视频分析平台，完成以下功能：

• 数据采集：爬取抖音公开API数据（视频元信息、用户互动日志、评论内容）；
• 数据存储：基于Hadoop HDFS与Hive构建数据仓库，支持结构化与非结构化数据存储；
• 特征工程：提取视频内容、用户行为、时序特征，构建高维特征矩阵；
• 热度预测：开发基于PySpark的分布式预测模型，实现播放量、互动率等指标的实时预测；
• 可视化：通过ECharts实现动态看板，支持运营人员交互式分析。

2. 具体目标

1. 技术指标：
   • 支持日均处理10亿条用户行为日志，数据延迟≤5分钟；
   • 热度预测模型MAE（平均绝对误差）≤500（真实值范围：0-100万播放量）；
   • 可视化看板响应时间≤1秒，覆盖90%以上核心指标。
2. 应用指标：
   • 帮助抖音优化推荐策略，目标提升用户留存率10%；
   • 为广告主提供精准投放依据，预计增加平台广告收入15%。

三、任务内容与分工

1. 数据采集与预处理模块（负责人：XXX）

• 任务内容：
  • 使用Scrapy框架爬取抖音公开API数据（视频ID、标题、发布时间、作者信息）；
  • 通过Kafka实时缓冲用户互动日志（点赞、评论、分享），峰值吞吐量≥50万条/秒；
  • 对非结构化数据（评论文本）进行清洗，去除噪声（如表情符号、特殊字符）。
• 交付物：
  • 原始数据集（JSON格式，按日期分区存储）；
  • 数据清洗脚本（Python代码，含日志记录功能）。

2. 分布式存储与计算模块（负责人：XXX）

• 任务内容：
  • 在Hadoop集群部署HDFS，配置3副本存储策略，确保数据可靠性；
  • 使用Hive构建数据仓库，设计星型模型（事实表：fact_video_interaction，维度表：dim_video、dim_user）；
  • 通过PySpark实现数据转换（如将时间戳转换为小时级粒度）。
• 交付物：
  • Hive表结构定义文档（DDL语句）；
  • PySpark数据转换脚本（支持Spark 3.0+版本）。

3. 特征工程与模型训练模块（负责人：XXX）

• 任务内容：
  • 特征提取：
    • 统计特征：视频发布后1/6/12小时的互动数；
    • 语义特征：使用BERT提取视频标题的128维向量；
    • 时序特征：通过PySpark窗口函数计算互动率滚动均值（窗口大小=3小时）。
  • 模型开发：
    • 基线模型：LightGBM（单机版，参数：num_leaves=31, learning_rate=0.05）；
    • 优化模型：PySpark分布式训练LightGBM，结合ADMM算法解决特征并行化问题；
    • 对比实验：与LSTM、Transformer模型在MAE、RMSE指标上对比。
• 交付物：
  • 特征矩阵文件（Parquet格式，含特征说明）；
  • 模型训练日志（含超参数记录与评估结果）。

4. 可视化与系统集成模块（负责人：XXX）

• 任务内容：
  • 使用ECharts开发动态看板，展示以下内容：
    • 全国热度TOP100视频排行榜（支持按省份、城市钻取）；
    • 单视频热度趋势图（实时更新，时间粒度=10分钟）；
    • 特征重要性分析（基于SHAP值）。
  • 开发Flask API接口，供运营人员查询单视频预测结果（响应时间≤500ms）。
• 交付物：
  • 可视化看板HTML文件（含交互逻辑）；
  • Flask服务代码（含接口文档与单元测试）。

四、任务计划与进度安排

阶段	时间	里程碑	交付物
需求分析	第1周	完成技术选型与系统架构设计	需求规格说明书、技术路线图
数据采集	第2-3周	实现抖音API爬取与Kafka缓冲	原始数据集、爬虫代码库
存储计算	第4-5周	完成Hadoop集群部署与Hive建表	HDFS配置文件、Hive DDL文档
特征工程	第6-7周	提取多模态特征并构建特征矩阵	特征矩阵文件、PySpark脚本
模型训练	第8-9周	完成分布式模型训练与对比实验	训练日志、模型评估报告
可视化开发	第10周	实现动态看板与API服务	可视化HTML、Flask接口文档
系统测试	第11周	完成压力测试与性能优化	测试报告、优化方案
项目验收	第12周	提交最终成果并答辩	毕业论文、系统演示视频

五、资源需求

1. 硬件资源：
   • Hadoop集群：5台服务器（每台配置：16核CPU、64GB内存、10TB硬盘）；
   • 开发环境：个人电脑（Windows/Linux，Python 3.8+，JDK 1.8+）。
2. 软件资源：
   • 大数据框架：Hadoop 3.3.4、Hive 3.1.3、PySpark 3.4.0；
   • 机器学习库：LightGBM 3.3.5、Scikit-learn 1.2.2；
   • 可视化工具：ECharts 5.4.3、Flask 2.3.2。
3. 数据资源：
   • 抖音公开API数据（需申请合法访问权限）；
   • 预训练模型：BERT-base-chinese（用于文本特征提取）。

六、风险评估与应对措施

风险类型	风险描述	应对措施
数据延迟	抖音API限流导致数据采集中断	增加爬虫节点数量，实现负载均衡；
		配置Kafka消息队列缓冲数据。
模型偏差	特征工程不充分导致预测误差过大	引入SHAP值分析特征重要性，动态调整特征组合；
		增加A/B测试，对比不同模型效果。
系统崩溃	Hadoop集群节点故障导致服务中断	配置HDFS高可用（HA）模式，启用Zookeeper协调；
		定期备份Hive元数据至MySQL。

七、验收标准

1. 功能完整性：
   • 系统需实现数据采集、存储、分析、预测、可视化全流程功能；
   • 可视化看板需支持交互式操作（如钻取、筛选）。
2. 性能指标：
   • 数据处理延迟≤5分钟，预测响应时间≤500ms；
   • 模型MAE≤500，RMSE≤800。
3. 文档规范：
   • 提交代码需符合PEP 8规范，含详细注释；
   • 论文需包含实验设计、结果分析与对比图表。

项目负责人签名：XXX
日期：2024年XX月XX日

指导教师审核意见：
（待填写）

运行截图

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