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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop+Spark+Hive民宿推荐系统》的任务书模板，包含任务目标、分解、技术要求、进度安排及验收标准等内容，供参考：

任务书：基于Hadoop+Spark+Hive的民宿推荐系统开发

一、任务概述

任务名称：基于大数据技术的民宿个性化推荐系统设计与实现
任务背景：针对民宿平台用户决策效率低、房源曝光不均等问题，利用Hadoop生态（Hadoop+Spark+Hive）构建分布式推荐系统，实现高精度、低延迟、可扩展的个性化推荐服务。
任务周期：202X年X月X日 - 202X年X月X日（共8个月）
任务负责人：[姓名/团队名称]

二、任务目标

2.1 技术目标

构建基于Hadoop+Spark+Hive的分布式计算框架，支持PB级数据存储与处理；
实现离线推荐（基于用户历史行为）与实时推荐（基于实时点击流）的混合推荐引擎；
优化系统性能，确保推荐请求平均响应时间≤200ms，QPS≥10,000。

2.2 业务目标

提升推荐准确率（NDCG@10≥0.85，对比基线模型提升10%+）；
降低冷启动问题影响（新房源曝光率≥30%）；
提高用户转化率（点击→预订转化率提升15%+）。

三、任务分解与责任分配

3.1 任务模块划分

模块名称	任务内容	负责人	交付物
1. 数据采集与存储	1. 集成用户行为日志（点击、收藏、预订）、房源特征数据、外部数据（天气、节假日）； 2. 设计HDFS+Hive+HBase存储方案。	张三	数据采集脚本、存储架构设计文档
2. 特征工程与模型开发	1. 使用Spark进行数据清洗（缺失值处理、异常值检测）； 2. 构建用户画像（年龄、消费能力）与房源特征（价格、地理位置）； 3. 实现ALS矩阵分解+LightGBM混合模型。	李四	特征工程代码、模型训练脚本
3. 实时推荐引擎	1. 基于Spark Streaming处理实时点击流； 2. 集成FTRL在线学习算法动态更新用户兴趣； 3. 实现地理位置近邻搜索（GeoHash+Redis）。	王五	实时推荐模块代码、性能测试报告
4. 系统集成与优化	1. 部署Hadoop+Spark+Hive集群（3节点）； 2. 优化数据倾斜（Salting技术）、缓存策略（Redis热点数据缓存）； 3. 实现API服务层（Spring Boot）。	赵六	集群部署文档、系统优化报告
5. 测试与验收	1. 功能测试（推荐结果覆盖率、多样性）； 2. 性能测试（压力测试、响应时间）； 3. AB测试（对比基线模型效果）。	全体成员	测试报告、验收文档

四、技术要求与规范

4.1 技术栈

大数据框架：Hadoop 3.3.4、Spark 3.3.2、Hive 3.1.3、HBase 2.4.11；
编程语言：Scala（Spark开发）、Python（数据预处理）、Java（API服务）；
存储格式：Parquet（结构化数据）、ORC（列式存储优化）；
开发工具：IntelliJ IDEA、Postman（API测试）、Jupyter Notebook（算法调试）。

4.2 开发规范

代码规范：
- Scala代码遵循《Scalastyle规范》，变量命名采用驼峰式；
- Spark作业需设置spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer以优化序列化性能。
数据安全：
- 用户隐私数据（如手机号、身份证号）需脱敏后存储；
- HDFS权限控制：hdfs dfs -chmod -R 750 /user/hive/warehouse。
版本控制：
- 使用Git进行代码管理，分支策略采用Git Flow（feature/bugfix/release）。

五、进度安排

5.1 阶段计划

阶段	时间	里程碑
需求分析与设计	第1-2月	完成数据调研、系统架构设计、技术选型评审
核心模块开发	第3-5月	实现数据采集、特征工程、离线/实时推荐模型；完成集群部署与初步联调
系统优化与测试	第6-7月	完成性能调优（Spark参数优化、缓存策略）、AB测试（对比基线模型）
验收与交付	第8月	整理文档（用户手册、部署指南）、通过最终验收并上线试运行

5.2 关键节点

第3月末：完成离线推荐模型训练，NDCG@10达到0.75；
第5月末：实时推荐引擎上线，平均响应时间≤300ms；
第7月末：AB测试结果显示转化率提升≥12%。

六、验收标准

6.1 功能验收

推荐功能：
- 支持按用户历史行为、地理位置、价格区间等多维度筛选；
- 冷启动场景下，新房源推荐覆盖率≥90%。
系统接口：
- 提供RESTful API（如GET /recommend?user_id=123），返回JSON格式推荐结果；
- API文档符合OpenAPI 3.0规范。

6.2 性能验收

离线任务：
- 每日全量模型训练耗时≤4小时（10亿级用户-房源交互数据）；
实时任务：
- 99分位响应时间≤500ms（1000并发请求）；
资源占用：
- Spark Executor内存使用率≤80%，避免OOM错误。

6.3 文档验收

提交完整技术文档，包括：
- 系统架构设计图（Visio/Draw.io）；
- 数据库表结构说明（Hive DDL语句）；
- 部署与运维手册（含故障排查指南）。

七、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据延迟	第三方数据源（如天气API）响应超时导致推荐结果不准确	设置异步缓存机制，超时数据使用最近24小时历史值填充
模型过拟合	训练数据分布与测试数据差异大，导致线上效果下降	引入正则化项（L2正则）、增加交叉验证折数（k=10）
集群故障	Hadoop NameNode单点故障导致数据不可用	部署HA高可用集群（启用HDFS HA+JournalNode）