计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive抖音舆情监测 抖音情感分析 抖音可视化 预测算法 抖音爬虫 抖音大数据 情感分析 NLP 自然语言处理

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

《Hadoop+Spark+Hive抖音舆情监测与情感分析系统开发任务书》

一、任务背景

随着短视频平台的快速发展，抖音已成为全球用户生成内容（UGC）的核心载体，日均评论量超5亿条。这些数据蕴含社会热点、品牌口碑、突发事件等关键舆情信息，但传统单机工具难以应对其“高并发、高实时性、高语义复杂性”的挑战。本项目旨在基于Hadoop（分布式存储）、Spark（分布式计算）、Hive（数据仓库）技术栈，构建一套端到端、实时与离线结合、可扩展性强的抖音舆情监测与情感分析系统，为政府、企业提供低成本、高效率的舆情管理解决方案。

二、任务目标

（一）总体目标

1. 完成Hadoop+Spark+Hive集群部署与优化，实现抖音评论数据的分布式存储、实时计算与离线分析。
2. 开发情感分析模型，结合BERT与BiLSTM，提升网络用语、方言等非规范文本的情感识别准确率。
3. 实现实时热点检测与可视化预警，支持突发舆情的分钟级响应。
4. 系统性能满足：单日处理1.5亿条评论，情感分析准确率≥85%，热点检测延迟<3分钟。

（二）具体目标

1. 数据采集：爬取抖音评论、弹幕、视频描述文本，覆盖热点事件相关内容。
2. 存储优化：通过HDFS压缩（Snappy）与分区存储（按日期），降低存储成本。
3. 计算加速：利用Spark内存计算与Hive查询优化，提升分析效率。
4. 模型优化：构建动态情感词典，解决“yyds”“栓Q”等网络用语的情感识别问题。
5. 可视化展示：集成ECharts，实现舆情趋势、情感分布、热点话题的交互式可视化。

三、任务内容与分工

（一）任务分解

模块	具体任务	负责人	交付物
数据采集	1. 开发Scrapy爬虫，获取抖音评论数据 2. 实现反爬策略（IP池、验证码识别） 3. 数据清洗（去重、过滤无效字符）	张三	爬虫代码、原始数据集（100万条）
分布式存储	1. 部署Hadoop集群（1 Master + 3 Worker） 2. 配置HDFS压缩与分区存储 3. 测试存储性能（吞吐量、延迟）	李四	Hadoop集群配置文档、存储性能测试报告
实时计算	1. 基于Spark Streaming实现1分钟窗口的评论流处理 2. 开发热点话题检测算法（TF-IDF + EWMA） 3. 集成企业微信预警接口	王五	Spark Streaming代码、预警规则配置表
离线分析	1. 构建Hive数据仓库（ORC格式） 2. 开发Spark SQL查询脚本（情感分布统计） 3. 优化Hive查询性能（分区裁剪、索引）	赵六	Hive表结构文档、查询优化报告
情感分析模型	1. 标注10万条抖音评论数据（积极/中性/消极） 2. 训练BERT+BiLSTM模型（PyTorch） 3. 部署模型为Spark UDF函数	孙七	标注数据集、模型权重文件、评估报告
可视化与集成	1. 开发Superset仪表盘（情感趋势、热点话题） 2. 集成各模块API（Flask） 3. 编写系统使用手册	周八	可视化界面截图、系统部署文档

（二）关键技术难点

1. 反爬策略：抖音反爬机制严格，需动态更新IP池与验证码识别模型。
2. 实时性保障：Spark Streaming窗口延迟需控制在1分钟内，避免数据堆积。
3. 模型泛化：网络用语更新快，需设计动态情感词典更新机制（如每周增量训练）。
4. 集群稳定性：Hadoop/Spark节点故障时，需自动重启任务并恢复数据。

四、任务计划与进度安排

阶段	时间	主要任务	交付物
需求分析	2025.09.01-2025.09.15	调研抖音数据接口、反爬策略；明确系统功能需求（如预警阈值、可视化指标）	需求规格说明书
技术设计	2025.09.16-2025.09.30	完成系统架构设计（如Hadoop/Spark/Hive版本选型）、数据库表结构设计	技术设计文档、ER图
开发实现	2025.10.01-2025.11.30	分模块开发（数据采集→存储→计算→分析→可视化）；每周进行代码评审与单元测试	各模块代码、测试报告
系统集成	2025.12.01-2025.12.15	集成各模块API；进行全流程压力测试（模拟1.5亿条/日评论）；优化集群资源配置	集成测试报告、性能优化方案
验收与部署	2025.12.16-2025.12.31	用户验收测试（UAT）；部署系统至阿里云（4台ECS实例）；编写运维手册	验收报告、系统部署文档

五、资源需求

（一）硬件资源

资源类型	配置	数量	用途
云服务器（ECS）	16核CPU、64GB内存、500GB SSD	4台	Hadoop Master/Worker、Spark、Hive
对象存储（OSS）	10TB存储容量	1个	原始数据备份

（二）软件资源

软件名称	版本	用途
Hadoop	3.3.4	分布式存储
Spark	3.3.2	分布式计算
Hive	3.1.3	数据仓库与查询优化
PyTorch	1.12.0	情感分析模型训练
Superset	2.0.0	可视化仪表盘

（三）人员分工

• 项目经理：协调资源，监控进度（周八）。
• 开发团队：按模块分工（张三、李四、王五等8人）。
• 测试团队：负责功能测试与性能测试（2人）。

六、风险评估与应对措施

风险类型	风险描述	应对措施
数据采集风险	抖音接口变更导致爬虫失效	预留2周缓冲期，定期更新爬虫策略
性能瓶颈风险	Spark Streaming处理延迟超标	优化任务并行度（增加Executor数量）
模型泛化风险	情感分析模型对新网络用语识别率低	引入动态词典更新机制（每周增量训练）
集群故障风险	Hadoop/Spark节点宕机导致数据丢失	配置HDFS冗余存储（Replication=3）

七、验收标准

（一）功能验收

1. 系统支持抖音评论的实时采集、存储与分析。
2. 情感分析准确率≥85%（测试集：1万条人工标注数据）。
3. 热点检测延迟<3分钟（从评论产生到预警触发）。
4. 可视化仪表盘支持交互式筛选（按时间、情感类型、话题关键词）。

（二）性能验收

1. 单日处理1.5亿条评论，集群资源利用率≤80%。
2. Hive查询响应时间<5秒（复杂聚合查询）。
3. 系统支持7×24小时稳定运行，故障恢复时间<10分钟。

八、附件

1. 需求规格说明书（含用例图、数据流图）。
2. 技术设计文档（含架构图、接口定义）。
3. 测试报告（含功能测试、性能测试结果）。
4. 用户手册（含系统操作指南、运维说明）。

任务书编制人：周八
日期：2025年9月1日

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻