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最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布 · 1.2k 阅读

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#hadoop #大数据 #课程设计 #机器学习 #深度学习 #python #人工智能

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介绍资料

以下是一篇关于《PyFlink+Hadoop广告推荐系统》的任务书模板，包含任务目标、分解、技术要求、进度安排等核心内容：

任务书：基于PyFlink与Hadoop的实时广告推荐系统开发

一、任务概述

任务名称：基于PyFlink流处理与Hadoop分布式存储的广告推荐系统设计与实现
任务周期：202X年XX月XX日 - 202X年XX月XX日
任务负责人：XXX（团队/个人）
任务背景：
针对广告推荐场景中数据规模大、实时性要求高的挑战，结合PyFlink（流批一体计算）与Hadoop（分布式存储）生态，构建一个支持高并发、低延迟的推荐系统，解决传统批处理系统延迟高、冷启动推荐质量差等问题。

二、任务目标

总体目标

开发一套完整的广告推荐系统，实现以下核心功能：

支持每日处理10亿级用户行为日志；
推荐接口平均响应时间≤50ms（P99≤100ms）；
推荐准确率（AUC）≥0.85，冷启动场景CTR提升≥10%；
系统支持横向扩展，单集群吞吐量≥10万QPS。

具体目标

数据层：
- 构建Hadoop HDFS+HBase的混合存储架构，支持离线特征与实时特征分离存储；
- 实现Kafka数据管道，保障日志数据实时采集与可靠性传输。
计算层：
- 基于PyFlink完成实时特征计算（如用户实时兴趣、广告实时CTR）；
- 通过Spark on YARN生成离线特征（如用户长期偏好、广告历史表现）。
推荐层：
- 设计Wide&Deep+DIN混合推荐模型，支持动态特征注入；
- 集成知识图谱（Neo4j）优化冷启动推荐效果。
服务层：
- 提供RESTful API（FastAPI），支持外部系统调用；
- 实现熔断、限流、降级等高可用机制。

三、任务分解与分工

子任务	负责人	技术要求	交付物
1. 数据采集与存储	张三	Kafka配置（ACK=all）、HDFS分块存储、HBase列族设计	数据管道设计文档、存储方案测试报告
2. 离线特征工程	李四	Spark SQL特征清洗、PySpark特征交叉、Parquet格式存储	离线特征表、特征重要性分析报告
3. 实时特征计算	王五	PyFlink Window操作、StateBackend配置（RocksDB）、Watermark处理乱序数据	实时特征计算代码、状态管理优化方案
4. 推荐模型开发	赵六	TensorFlow 2.x模型训练、ONNX格式转换、PyFlink UDF集成	模型权重文件、AB测试对比报告
5. 系统集成与测试	全体成员	JMeter压测、Prometheus监控、A/B测试框架搭建	系统部署文档、性能测试报告

四、技术要求与规范

4.1 开发规范

代码规范：
- Python代码遵循PEP 8规范，使用Black格式化；
- PyFlink作业需添加Checkpoint配置（间隔5秒，超时10秒）。
接口规范：
- API输入：JSON格式，包含user_id、ad_slot_id、context_features；
- API输出：Top-10推荐广告列表，按predicted_ctr降序排列。
安全规范：
- 用户数据脱敏存储（如MD5加密）；
- API调用需通过JWT鉴权。

4.2 硬件与软件要求

集群配置：
- 5台物理服务器（CPU: 32核，内存: 128GB，磁盘: 10TB SSD）；
- 网络带宽：10Gbps。
软件版本：
- Hadoop 3.3.4（HDFS+YARN）、PyFlink 1.17、Spark 3.3.2、Kafka 3.6.0、TensorFlow 2.12。

五、进度安排

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1-2周	完成技术选型评审，输出《系统需求规格说明书》
系统设计	第3-4周	完成架构设计图、数据库ER模型、接口定义文档
开发实现	第5-10周	各模块开发完成，联调通过率100%
测试优化	第11-12周	完成压测（QPS≥10万）、修复内存泄漏问题、输出《性能调优报告》
上线部署	第13周	系统上线至生产环境，监控告警规则配置完成
验收总结	第14周	提交《项目验收报告》，组织成果演示会

六、验收标准

功能验收：
- 系统支持10亿级数据日处理量，无数据丢失；
- 推荐接口响应时间达标（P99≤100ms）。
性能验收：
- 集群资源利用率：CPU≤70%，内存≤80%；
- 故障恢复时间：单节点宕机后自动恢复≤5分钟。
文档验收：
- 提交完整的技术文档（含部署手册、API文档、运维指南）；
- 代码注释覆盖率≥40%，关键逻辑需附流程图说明。

七、风险评估与应对

风险	影响等级	应对措施
PyFlink与TensorFlow集成延迟	高	提前进行POC测试，预留1周缓冲时间；改用预编译的ONNX模型减少依赖冲突
Kafka消息堆积	中	增加消费者线程数，配置`auto.offset.reset=latest`避免重复消费
硬件资源不足	高	申请云服务器临时扩容，或优化Flink并行度（建议并行度=CPU核心数×2）