计算机毕业设计Hadoop+Spark美团美食推荐系统 美食大数据 美食可视化 美团美食爬虫(源码+LW文档+PPT+讲解视频)

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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+Spark美团美食推荐系统》的任务书模板，涵盖任务目标、分解、技术要求、进度安排等内容，供参考：

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任务书：基于Hadoop+Spark的美团美食推荐系统开发

一、任务背景

随着美团平台用户和商家规模快速增长，传统推荐系统面临数据量大、实时性差、冷启动严重等问题。本任务旨在利用 Hadoop+Spark 分布式计算框架，构建一个高效、可扩展的美食推荐系统，实现以下目标：

1. 支持海量用户行为数据（如点击、下单、评价）的实时分析与离线建模；
2. 通过混合推荐算法（协同过滤+内容推荐）提升推荐准确率；
3. 提供低延迟的个性化推荐服务，优化用户体验与商家曝光效率。

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二、任务目标

2.1 总体目标

开发一套基于Hadoop+Spark的美团美食推荐系统，包含数据采集、离线计算、实时推荐、服务接口四大模块，满足以下指标：

• 离线任务：每日全量数据处理延迟 ≤ 2小时；
• 实时任务：用户行为事件处理延迟 ≤ 500ms；
• 推荐准确率：Precision@10 ≥ 35%（对比基线模型提升15%+）；
• 系统扩展性：支持横向扩展至10+节点集群。

2.2 分阶段目标

阶段	时间范围	关键成果
需求分析	第1周	完成美团业务需求调研，输出功能与非功能需求文档
系统设计	第2-3周	完成架构设计、数据库设计、算法选型，输出技术方案文档
开发实现	第4-8周	实现数据管道、离线推荐、实时推荐、服务接口模块，完成单元测试
测试优化	第9-10周	完成集成测试、性能压测、AB测试，输出优化报告
交付部署	第11-12周	系统上线，编写用户手册与运维文档，完成项目验收

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三、任务分解与分工

3.1 模块划分与责任人

模块	责任人	任务描述
数据采集模块	张三	搭建Kafka消息队列，实现用户行为日志（点击、下单）的实时采集与存储
离线计算模块	李四	基于Hadoop HDFS存储原始数据，使用Spark SQL清洗数据，Spark MLlib训练ALS模型
实时计算模块	王五	使用Spark Streaming处理实时行为，结合规则引擎动态调整推荐结果
服务接口模块	赵六	开发RESTful API，集成Redis缓存，实现推荐结果的高并发返回
测试与优化	全体成员	设计测试用例，执行性能压测，分析日志并优化系统瓶颈

3.2 关键任务依赖关系

1. 数据采集 → 离线计算（依赖原始数据存储）；
2. 离线计算 → 实时计算（依赖离线模型初始化用户画像）；
3. 实时计算 → 服务接口（依赖实时推荐结果缓存）。

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四、技术要求与规范

4.1 技术栈

类别	技术选型
存储	Hadoop HDFS（原始日志）、MySQL（用户画像）、Redis（推荐结果缓存）
计算	Spark Core（分布式计算）、Spark MLlib（ALS算法）、Spark Streaming（实时处理）
消息队列	Kafka（解耦数据生产与消费）
服务	Spring Boot（API开发）、Nginx（负载均衡）

4.2 开发规范

1. 代码规范：
   • 使用Scala/Python开发Spark任务，遵循团队代码风格指南；
   • 提交代码需附带单元测试（覆盖率 ≥ 80%）。
2. 数据规范：
   • 用户ID、商家ID统一为UUID格式；
   • 时间戳统一使用UTC时区，格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss。
3. 性能要求：
   • 离线任务资源占用（CPU/内存）需通过YARN调度限制；
   • 实时任务需设置背压机制（Backpressure）防止消息堆积。

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五、交付物清单

5.1 文档类

1. 《美团美食推荐系统需求规格说明书》（第1周提交）；
2. 《系统架构设计文档》（第3周提交）；
3. 《测试报告与优化方案》（第10周提交）；
4. 《用户操作手册与运维指南》（第12周提交）。

5.2 代码类

1. 数据采集模块代码（Kafka Producer/Consumer）；
2. 离线计算模块代码（Spark批处理作业）；
3. 实时计算模块代码（Spark Streaming作业）；
4. 服务接口模块代码（Spring Boot API服务）。

5.3 数据类

1. 训练集与测试集（脱敏后用户行为数据）；
2. 推荐结果样本（用于AB测试对比）；
3. 系统性能监控日志（CPU、内存、延迟指标）。

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六、风险管理

6.1 风险识别

风险类型	描述
数据延迟	Kafka消息堆积导致实时推荐更新滞后
模型偏差	ALS算法对冷启动用户推荐效果差
集群故障	Hadoop/Spark节点宕机导致任务中断

6.2 应对措施

1. 数据延迟：
   • 设置Kafka消费者组并行度，监控Lag指标；
   • 实时任务增加超时重试机制（3次失败后告警）。
2. 模型偏差：
   • 引入内容推荐（基于商家标签）作为备选策略；
   • 对新用户默认推荐热门商家（按地域+品类筛选）。
3. 集群故障：
   • 部署Hadoop HA（高可用）集群，启用YARN资源隔离；
   • 定期备份HDFS元数据与MySQL数据库。

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七、验收标准

7.1 功能验收

1. 系统支持10万级用户和商家的推荐请求；
2. 推荐结果包含商家ID、名称、评分、距离、推荐理由（如“您常点川菜”）；
3. 管理端支持AB测试配置（如切换不同推荐策略对比效果）。

7.2 性能验收

1. 离线任务在2小时内完成全量数据处理（10亿条日志）；
2. 实时任务在500ms内返回推荐结果（QPS ≥ 1000）；
3. 系统在80%负载下稳定运行72小时无故障。

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任务书签署

• 项目负责人：________________
• 日期：________________

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备注：本任务书需经项目组全体成员确认，作为开发、测试、验收的依据。实际执行中可根据需求变更调整任务细节，但需同步更新文档并重新签署。

运行截图

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