计算机毕业设计Python+PySpark+Hadoop高考推荐系统 高考可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

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介绍资料

以下是一篇技术说明文档《Python+PySpark+Hadoop高考推荐系统》，涵盖系统架构、技术选型、核心模块实现及优化策略，适合开发人员参考：

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Python+PySpark+Hadoop高考推荐系统技术说明

版本：1.0
作者：XXX
日期：YYYY-MM-DD

1. 系统概述

高考推荐系统旨在根据考生分数、选科、兴趣偏好等信息，结合院校录取数据、专业排名等维度，为考生提供个性化的志愿填报建议。本系统采用Python作为算法开发语言，PySpark实现分布式计算，Hadoop（HDFS+YARN）提供分布式存储与资源管理，形成“数据采集→存储→处理→推荐”的完整技术链路。

技术优势：

• 高扩展性：Hadoop集群可横向扩展至数百节点，支持PB级数据存储；
• 高性能计算：PySpark利用内存计算（RDD/DataFrame）加速特征工程与模型训练；
• 生态兼容性：Python丰富的数据科学库（如Pandas、Scikit-learn）与Spark无缝集成。

2. 系统架构

系统采用分层架构设计，分为数据层、计算层、服务层和应用层（图1）：

	┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐
	│ 应用层 │ ←─▶│ 服务层 │ ←─▶│ 计算层 │ ←─▶│ 数据层 │
	└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘
	↑ 考生交互界面 ↑ RESTful API ↑ PySpark任务 ↑ HDFS/Hive
	↑ 管理后台 ↑ 推荐结果缓存 ↑ Spark SQL查询 ↑ 爬虫数据

图1 系统架构图

2.1 数据层

• 数据来源：
  • 结构化数据：考试院录取分数线（CSV/JSON格式）、院校基本信息（MySQL导出）；
  • 非结构化数据：考生论坛评论（Scrapy爬取）、院校宣传视频（FFmpeg提取音频特征）。
• 存储方案：
  • HDFS：存储原始数据（如2010-2023年全国录取数据，约500GB）；
  • Hive：管理结构化数据，创建外部表映射HDFS文件，支持SQL查询；
  • HBase：存储考生实时操作日志（如修改分数范围），支持低延迟读写。

2.2 计算层

• PySpark核心功能：
  • 数据清洗：使用DataFrame.dropDuplicates()去除重复记录，regexp_extract()提取选科字段；
  • 特征工程：通过VectorAssembler合并分数、排名等特征，StandardScaler归一化；
  • 模型训练：调用ALS实现协同过滤，或使用Spark NLP处理文本评论情感分析。
• Hadoop资源调度：
  • 通过YARN分配容器（Container），动态调整Executor内存与CPU核心数（示例配置：spark.executor.memory=8G, spark.executor.cores=4）。

2.3 服务层

• 推荐结果缓存：使用Redis存储热门院校推荐列表（如“985院校Top10”），减少重复计算；
• API服务：基于Flask提供RESTful接口，接收考生请求（JSON格式）并返回推荐结果（示例响应）：

  json

  	{
  	"user_id": "20240001",
  	"recommendations": [
  	{"school_id": "1001", "school_name": "清华大学", "match_score": 0.92},
  	{"school_id": "2001", "school_name": "北京大学", "match_score": 0.89}
  	]
  	}

2.4 应用层

• 考生端：Web界面（Vue.js+ECharts）展示推荐院校列表，支持按地域、专业筛选；
• 管理端：Django后台监控系统运行状态（如HDFS存储使用率、Spark任务成功率）。

3. 核心模块实现

3.1 数据采集与预处理

代码示例（Python+Scrapy）：

python

	import scrapy
	class ExamDataSpider(scrapy.Spider):
	name = "exam_data"
	start_urls = ["https://www.chsi.com.cn/gkxx/zc/"]
	def parse(self, response):
	# 提取院校录取分数线表格
	for row in response.css("table.gkxx-table tr")[1:]:
	yield {
	"year": row.css("td:nth-child(1)::text").get(),
	"school_name": row.css("td:nth-child(2)::text").get(),
	"min_score": row.css("td:nth-child(3)::text").get(),
	"province": row.css("td:nth-child(4)::text").get()
	}

数据清洗（PySpark）：

python

	from pyspark.sql import SparkSession
	spark = SparkSession.builder.appName("DataCleaning").getOrCreate()
	# 读取HDFS上的原始数据
	df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/input/exam_data.csv", header=True)
	# 过滤异常分数（如负数）
	df_clean = df.filter((df["min_score"] > 0) & (df["min_score"] < 800))
	# 保存至Hive表
	df_clean.write.saveAsTable("default.cleaned_exam_data", mode="overwrite")

3.2 推荐算法实现

混合推荐模型（协同过滤+内容过滤）：

python

	from pyspark.ml.recommendation import ALS
	from pyspark.ml.feature import StringIndexer
	# 协同过滤部分：用户-院校交互矩阵
	user_indexer = StringIndexer(inputCol="user_id", outputCol="user_index")
	school_indexer = StringIndexer(inputCol="school_id", outputCol="school_index")
	als = ALS(
	maxIter=10,
	rank=50,
	regParam=0.01,
	userCol="user_index",
	itemCol="school_index",
	ratingCol="rating" # 假设已有用户对院校的评分数据
	)
	model_cf = als.fit(user_school_interactions)
	# 内容过滤部分：计算院校特征相似度
	from pyspark.ml.linalg import Vectors
	from pyspark.sql.functions import udf
	def cosine_similarity(vec1, vec2):
	dot_product = sum(a*b for a, b in zip(vec1, vec2))
	norm_a = sum(a*a for a in vec1)**0.5
	norm_b = sum(b*b for b in vec2)**0.5
	return dot_product / (norm_a * norm_b)
	cosine_udf = udf(lambda x, y: cosine_similarity(x, y), FloatType())
	school_features = spark.table("default.school_features") # 包含专业排名、地理位置等特征
	similar_schools = school_features.withColumn(
	"similarity",
	cosine_udf(school_features["feature_vector"], lit(target_school_vector))
	)
	# 融合结果：加权平均（CF权重0.7，CB权重0.3）
	final_recommendations = model_cf.recommendForAllUsers(5) # CF推荐
	final_recommendations = final_recommendations.join(
	similar_schools.select("school_id", "similarity"),
	on="school_id",
	how="left"
	)
	final_recommendations = final_recommendations.withColumn(
	"final_score",
	col("prediction")*0.7 + col("similarity")*0.3
	)

3.3 性能优化策略

1. 数据分区优化：
   • 按省份对录取数据分区（df.repartition(31, "province")），减少后续计算的数据倾斜；
2. 缓存中间结果：
   • 对频繁使用的DataFrame调用.cache()，避免重复计算（如user_features.cache()）；
3. 并行度调整：
   • 设置spark.default.parallelism=200，充分利用集群资源；
4. 内存管理：
   • 调整spark.memory.fraction=0.6，增加执行内存比例。

4. 部署与运维

4.1 集群部署

• Hadoop集群：3台物理机（16核32GB内存），分别部署NameNode、DataNode、ResourceManager；
• PySpark环境：通过Anaconda管理Python依赖，Spark版本3.3.0，Scala版本2.12；
• 容器化部署：使用Docker Compose封装Flask服务，便于快速扩展。

4.2 监控告警

• Prometheus+Grafana：监控HDFS存储使用率、Spark任务延迟；
• ELK日志系统：收集Spark Driver/Executor日志，设置关键字告警（如OutOfMemoryError）。

5. 总结与展望

本系统通过Python+PySpark+Hadoop的组合，实现了高考推荐场景下的大规模数据处理与实时推荐能力。未来改进方向包括：

1. 引入强化学习：根据考生反馈动态调整推荐策略；
2. 多模态数据融合：结合院校视频、考生评论等非结构化数据提升推荐准确性；
3. 边缘计算优化：在考生本地设备部署轻量级模型，减少云端依赖。

附录：

• 完整代码库：https://github.com/example/gaokao-recommendation
• 数据集示例：/data/sample_exam_data.csv

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说明：

1. 文中代码为示例片段，实际开发需根据业务逻辑调整；
2. 部署部分需根据具体硬件环境修改配置参数；
3. 建议结合Jupyter Notebook进行算法调试，再迁移至PySpark集群运行。

运行截图

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