计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Hive抖音短视频分析可视化抖音短视频热度预测大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-05 18:39:43 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 18:39:43 发布 · 668 阅读

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#hadoop #大数据 #课程设计 #spark #分布式 #hive #毕业设计

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介绍资料

《Hadoop+PySpark+Hive抖音短视频分析可视化与热度预测系统任务书》

一、项目背景与目标

1.1 背景

抖音作为全球领先的短视频平台，日均产生超1亿条视频内容，用户互动数据（点赞、评论、分享）呈现高并发、高维度、强时效性特征。传统单机分析工具（如Python+MySQL）面临数据规模爆炸、计算效率低下、实时性不足等问题。本项目基于Hadoop+PySpark+Hive构建分布式数据处理框架，结合机器学习模型实现短视频热度预测，并通过可视化技术辅助运营决策。

1.2 目标

技术目标：
- 搭建分布式数据处理平台，支持日均10亿条数据的存储与计算；
- 实现短视频热度预测模型（MAE≤500，训练时间≤2小时）；
- 开发交互式可视化看板，覆盖90%以上核心运营指标。
业务目标：
- 提升推荐系统精准度（目标点击率提升10%）；
- 降低热门视频漏推率（目标降低20%）。

二、任务分解与分工

2.1 数据采集与存储模块

负责人：张三
任务内容：

数据源对接：
- 爬取抖音公开API数据（视频元信息、用户互动日志、评论内容）；
- 通过Kafka实时缓冲数据（峰值吞吐量50万条/秒）。
分布式存储设计：
- 使用Hadoop HDFS存储原始数据（按日期分区，如/data/2024/07/）；
- 通过Hive构建数据仓库（星型模型：事实表fact_video_interaction，维度表dim_video、dim_user）。

交付物：

数据采集脚本（Python+Kafka Producer）；
HDFS存储路径规范文档；
Hive建表SQL脚本。

2.2 数据处理与特征工程模块

负责人：李四
任务内容：

数据清洗：
- 使用Hive SQL过滤异常值（如播放量为负数、评论数超过10万条）；
- 处理缺失值（互动数据缺失率>30%的视频标记为无效）。
特征提取：
- 统计特征：视频发布后1/6/12小时的点赞数、评论数、转发数；
- 时序特征：通过PySpark窗口函数计算互动率滚动均值（窗口大小=3小时）；
- 文本特征：使用TF-IDF提取视频标题关键词，结合Word2Vec生成300维词向量。

交付物：

Hive清洗脚本；
PySpark特征工程代码（.py文件）；
特征字典文档（包含特征名称、计算逻辑、数据类型）。

2.3 热度预测模型模块

负责人：王五
任务内容：

模型选型与训练：
- 基线模型：LightGBM（单机版，参数：num_leaves=31, learning_rate=0.05）；
- 优化模型：PySpark分布式训练LightGBM，结合ADMM算法解决特征并行化问题；
- 对比模型：LSTM（PyTorch实现）、Transformer（HuggingFace实现）。
模型评估与优化：
- 使用Hyperopt进行贝叶斯优化，搜索最佳参数组合（如max_depth、min_child_samples）；
- 评估指标：MAE、RMSE、训练时间（对比基线模型）。

交付物：

模型训练代码（PySpark+PyTorch）；
实验报告（包含对比结果、参数调优过程）；
最终模型文件（.model格式）。

2.4 可视化与系统集成模块

负责人：赵六
任务内容：

可视化看板开发：
- 使用ECharts实现热度趋势实时看板（支持钻取：全国→省份→城市）；
- 开发单视频分析页面（展示特征重要性、预测结果对比）。
API服务化：
- 使用Flask封装预测接口，供运营人员查询单视频结果（响应时间≤500ms）；
- 实现系统监控模块（记录API调用次数、错误率）。

交付物：

可视化前端代码（HTML+JavaScript）；
Flask后端代码（Python）；
系统部署文档（包含依赖安装、启动命令）。

三、时间计划

阶段	时间范围	关键任务
需求分析	2025.09.15-2025.09.21	完成技术调研，明确系统功能边界（如支持的数据类型、预测时间窗口）。
环境搭建	2025.09.22-2025.09.28	部署Hadoop+Hive+PySpark集群（3节点），验证Kafka数据吞吐能力。
数据采集	2025.09.29-2025.10.12	完成抖音API对接，采集1周历史数据（约1亿条）用于测试。
数据处理	2025.10.13-2025.10.26	实现Hive清洗与PySpark特征工程，输出特征矩阵（CSV格式）。
模型训练	2025.10.27-2025.11.09	完成LightGBM/LSTM/Transformer训练，生成预测结果（MAE对比基线降低15%）。
可视化开发	2025.11.10-2025.11.23	实现ECharts看板与Flask API，完成内部测试（邀请5名运营人员试用）。
系统优化	2025.11.24-2025.12.07	根据测试反馈优化模型（如调整特征权重）、修复可视化BUG（如图表加载卡顿）。
验收交付	2025.12.08-2025.12.14	提交最终代码、文档，进行项目答辩。

四、资源需求

硬件资源：
- 服务器：3台（配置：16核CPU、64GB内存、2TB SSD）；
- 网络带宽：100Mbps（用于数据采集与传输）。
软件资源：
- Hadoop 3.3.6、Hive 3.1.3、PySpark 3.5.0、Kafka 3.6.0；
- Python 3.9（依赖库：Pandas、NumPy、Scikit-learn、LightGBM、PyTorch）。
数据资源：
- 抖音公开API权限（需申请）；
- 历史数据集（2024年1月-6月，约100万条视频元信息+5亿条互动日志）。

五、风险管理

风险类型	描述	应对措施
数据延迟	抖音API限流导致数据采集中断（如每小时最多调用10万次）。	增加缓存机制（Redis存储未处理数据），优化采集频率（错峰调用）。
模型过拟合	训练数据与测试数据分布不一致（如节假日流量激增）。	引入时间序列交叉验证（按周划分训练集/测试集），增加正则化项（L2惩罚）。
系统崩溃	PySpark任务内存溢出（如特征矩阵过大）。	调整Executor内存配置（`spark.executor.memory=16G`），使用广播变量优化Join操作。

六、交付成果

代码库：
- GitHub仓库（包含数据采集、处理、模型、可视化模块）；
- 代码注释覆盖率≥80%，符合PEP 8规范。
文档：
- 系统设计文档（架构图、数据流图）；
- 用户手册（操作步骤、API调用示例）；
- 实验报告（模型对比结果、参数调优过程）。
系统：
- 部署在测试环境的完整系统（URL：http://192.168.1.100:5000）；
- 支持10名用户并发访问（通过JMeter压力测试验证）。