计算机毕业设计hadoop+spark+hive智慧交通 交通客流量预测系统 大数据毕业设计(源码+论文+PPT+讲解视频)

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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+Spark+Hive智慧交通交通客流量预测系统》的任务书模板，包含任务目标、分解、技术要求、进度安排及考核标准等内容，供参考：

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任务书

项目名称：Hadoop+Spark+Hive智慧交通交通客流量预测系统
项目负责人：XXX
起止时间：XXXX年XX月-XXXX年XX月
委托单位：XXX大学/XXX交通管理局

一、任务目标

构建基于Hadoop+Spark+Hive的分布式交通客流量预测系统，实现以下目标：

1. 数据整合：采集地铁刷卡、GPS轨迹、天气等多源异构数据，构建统一数据仓库；
2. 特征挖掘：提取时空特征（如站点拓扑、周期性模式）及外部影响因素（天气、节假日）；
3. 模型优化：结合XGBoost、LSTM+Attention、STGNN（时空图神经网络）提升预测精度；
4. 实时预测：通过Spark Streaming实现分钟级客流动态预测；
5. 系统部署：在Hadoop集群上完成端到端开发，支持交互式查询与可视化展示。

二、任务分解与责任分配

任务模块	具体内容	负责人	完成时间
1. 数据采集与预处理	- 地铁刷卡数据：从数据库导出历史记录； - GPS轨迹数据：通过Kafka实时采集公交车定位； - 外部数据：调用天气API、节假日日历。	张三	第1-2月
2. 数据存储与仓库构建	- 使用Hadoop HDFS存储原始数据； - 通过Hive定义外部表，构建数据仓库（DW）； - 设计分区表（按日期、站点）优化查询效率。	李四	第2-3月
3. 特征工程与标签生成	- 空间特征：基于地铁线路拓扑构建图结构（邻接矩阵）； - 时间特征：提取小时/日/周级周期性； - 标签定义：未来15分钟客流量作为预测目标。	王五	第3-4月
4. 模型开发与训练	- 离线训练：Spark MLlib实现XGBoost基准模型； - 深度学习：PySpark+TensorFlow训练LSTM+Attention； - 图神经网络：使用PyG（PyTorch Geometric）实现STGNN。	赵六	第4-6月
5. 实时预测模块开发	- 搭建Spark Streaming集群，消费Kafka实时客流数据； - 集成预训练LSTM模型，输出预测结果至Redis缓存。	钱七	第5-7月
6. 系统集成与测试	- 部署Hadoop+Spark+Hive集群（3节点）； - 开发Web界面（ECharts可视化客流热力图）； - 压力测试：模拟10万条/秒数据输入。	孙八	第7-8月

三、技术要求

3.1 开发环境

• 集群配置：3台服务器（每台16核64GB内存，10TB HDD）；
• 软件版本：
  • Hadoop 3.3.4（HDFS+YARN）
  • Spark 3.3.2（Standalone模式）
  • Hive 3.1.3（Metastore使用MySQL）
  • Kafka 3.4.0（实时数据管道）

3.2 关键技术指标

1. 数据存储：
   • 支持PB级交通数据存储，压缩率≥30%；
   • Hive查询响应时间≤5秒（针对1亿条记录）。
2. 预测精度：
   • 短期预测（15分钟）：MAPE≤8%；
   • 长期预测（24小时）：MAPE≤15%。
3. 实时性：
   • Spark Streaming批处理间隔≤1分钟；
   • 模型推理延迟≤500ms。

四、进度安排与里程碑

阶段	时间	交付物	验收标准
需求分析	第1月	《需求规格说明书》 数据字典	完成数据源调研与功能定义
系统设计	第2月	《系统架构设计图》 数据库ER图	通过专家评审，确定技术选型
中期检查	第4月	原型系统（含Hive数据仓库+XGBoost模型）	模型MAPE≤12%，Hive查询效率达标
系统测试	第7月	测试报告（含压力测试、精度对比）	满足技术指标，修复≥90%已知Bug
项目验收	第8月	完整系统源代码 用户手册 论文初稿	用户可独立操作，论文通过初审

五、考核标准

5.1 阶段性考核

1. 数据采集（20%）：
   • 数据完整性（覆盖≥95%地铁站点）；
   • 数据清洗准确率（缺失值处理错误率≤1%）。
2. 模型性能（40%）：
   • 预测精度（MAPE/RMSE低于基准模型10%以上）；
   • 训练效率（Spark比单机Python提速≥5倍）。
3. 系统稳定性（30%）：
   • 集群高可用（单节点故障不影响服务）；
   • 实时预测吞吐量≥5万条/分钟。

5.2 最终成果考核

1. 系统原型：
   • 包含数据采集、存储、预测、可视化全流程；
   • 支持至少10个并发用户查询。
2. 实验报告：
   • 对比XGBoost、LSTM、STGNN在公开数据集（如Metro Inter-station Traffic）上的表现；
   • 提供超参数调优记录（如GridSearchCV参数组合）。
3. 知识产权：
   • 申请软件著作权1项；
   • 发表核心期刊论文1篇（需标注项目资助）。

六、经费预算

项目	金额（元）	说明
服务器租赁	20,000	3台云服务器（8核32GB，6个月）
数据采购	5,000	购买地铁刷卡数据授权
差旅费	3,000	参加学术会议（如IEEE ITSC）
总计	28,000

项目委托单位意见：
（此处留空，待单位盖章）

项目负责人签字：________________
日期：XXXX年XX月XX日

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任务书特点：

1. 责任明确：将任务分解至个人，避免职责模糊；
2. 量化指标：通过MAPE、延迟等数值化标准衡量成果；
3. 风险可控：设置中期检查与压力测试，提前暴露问题；
4. 成果导向：强调论文、软著等可交付成果，符合学术项目要求。

运行截图

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