计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive酒店推荐系统 酒店可视化 酒店爬虫 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop + Spark + Hive 酒店推荐系统》的任务书模板，涵盖大数据处理、分布式计算与数据仓库技术，适用于酒店预订场景的个性化推荐系统开发：

---

任务书：基于Hadoop + Spark + Hive的酒店推荐系统

一、项目背景与目标

1. 背景

随着在线旅游平台（如携程、Booking）用户量激增，酒店数据呈现海量、高维、异构特点（用户行为日志、酒店属性、评价文本等）。传统单机推荐算法难以处理PB级数据，需结合分布式计算框架（Spark）与数据仓库（Hive）实现高效推荐。

• 技术需求：
  • Hadoop：分布式存储（HDFS）与资源调度（YARN）。
  • Spark：基于内存的分布式计算，加速特征工程与推荐模型训练。
  • Hive：构建结构化数据仓库，支持SQL查询优化与历史数据回溯。

2. 目标

• 构建基于用户历史行为与酒店属性的混合推荐系统，支持离线批量推荐与近实时增量更新。
• 实现推荐结果可解释性（如“根据您常住的商务型酒店推荐”）。
• 提升推荐点击率（CTR）与转化率（CVR），降低用户搜索成本。

二、任务内容与范围

1. 系统架构设计

 

	数据层：HDFS（存储原始日志、酒店元数据）
	→ 计算层：Spark（特征提取、模型训练、推荐生成）
	→ 数据仓库层：Hive（结构化数据存储、ETL处理）
	→ 服务层：Flask API（推荐查询接口） + Redis（缓存热门推荐结果）
	→ 应用层：Web前端（展示推荐列表与推荐理由）

2. 模块划分

(1) 数据采集与存储模块

• 数据来源：
  • 用户行为数据：浏览记录、搜索关键词、预订历史、停留时长（日志文件）。
  • 酒店属性数据：价格、位置、评分、设施（如WiFi、泳池）、标签（商务/度假/亲子）。
  • 上下文数据：时间（工作日/节假日）、地理位置（用户当前城市）。
• 存储方案：
  • HDFS：存储原始JSON/CSV格式的日志文件（如/data/raw/user_logs/）。
  • Hive：构建分层数据仓库：
    • ODS层：原始数据表（ods_user_behavior、ods_hotel_info）。
    • DWD层：清洗后的明细数据（去重、缺失值填充）。
    • DWS层：聚合统计表（如用户每日活跃度、酒店月度评分趋势）。

(2) 特征工程模块

• 用户特征：
  • 静态特征：年龄、性别、会员等级。
  • 动态特征：
    • 历史行为序列（Spark SQL实现）：

      sql

      	SELECT user_id, collect_list(hotel_id) as history_hotels
      	FROM dwd_user_behavior
      	GROUP BY user_id;

    • 偏好标签（TF-IDF提取搜索关键词）：

      python

      	from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF
      	hashingTF = HashingTF(inputCol="search_keywords", outputCol="raw_features")
      	idf = IDF(inputCol="raw_features", outputCol="user_preferences")

• 酒店特征：
  • 结构化特征：价格区间、距离市中心距离（数值型）。
  • 非结构化特征：评价文本情感分析（Spark NLP库）：

    python

    	from sparknlp.base import DocumentAssembler
    	from sparknlp.annotator import SentimentDetectorModel
    	document_assembler = DocumentAssembler().setInputCol("review_text").setOutputCol("document")
    	sentiment_detector = SentimentDetectorModel.pretrained().setInputCols(["document"]).setOutputCol("sentiment")

(3) 推荐算法模块

• 离线推荐（每日凌晨运行）：
  • 基于用户的协同过滤（User-CF）：
    • 计算用户相似度矩阵（Spark RDD实现）：

      python

      	user_pairs = user_hotel_df.cartesian(user_hotel_df) # 用户两两组合
      	similarity = user_pairs.filter(lambda x: x[0][0] != x[1][0]) # 排除自身
      	.map(lambda x: ((x[0][0], x[1][0]), len(set(x[0][1]) & set(x[1][1])))) # 共同浏览酒店数

  • 基于内容的推荐（Content-Based）：
    • 计算酒店特征向量余弦相似度（Spark MLlib）：

      python

      	from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
      	assembler = VectorAssembler(inputCols=["price", "distance", "score"], outputCol="features")
      	hotel_features = assembler.transform(hotel_df)
      	from pyspark.ml.linalg import Vectors
      	from pyspark.mllib.linalg.distributed import RowMatrix
      	matrix = RowMatrix(hotel_features.select("features").rdd.map(lambda x: Vectors.dense(x[0].toArray)))

  • 混合推荐：
    • 加权融合User-CF与Content-Based得分（权重通过A/B测试确定）。
• 近实时推荐（用户行为触发）：
  • 当用户浏览某酒店时，Spark Streaming实时计算相似酒店列表：

    python

    	from pyspark.streaming import StreamingContext
    	ssc = StreamingContext(spark.sparkContext, batchDuration=10) # 10秒批处理
    	user_stream = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) # 模拟用户行为流
    	user_stream.foreachRDD(lambda rdd: rdd.foreachPartition(update_recommendations))

(4) 推荐服务模块

• API设计：
  • 请求：GET /recommend?user_id=123&city=上海&checkin_date=2024-01-01
  • 响应：

    json

    	{
    	"recommendations": [
    	{
    	"hotel_id": 1001,
    	"name": "上海外滩W酒店",
    	"score": 4.8,
    	"reason": "根据您常住的豪华型酒店推荐"
    	}
    	],
    	"timestamp": "2024-01-01T10:00:00Z"
    	}

• 缓存策略：
  • 使用Redis存储热门用户（如过去7天活跃用户）的推荐结果，TTL设置为1小时。

3. 数据处理流程

1. 数据采集：
   • 通过Flume采集用户行为日志，写入HDFS的/data/raw/user_logs/目录。
   • 酒店属性数据通过Sqoop从MySQL导入Hive的ods_hotel_info表。
2. ETL处理：
   • 使用Hive SQL清洗数据（去重、格式转换）：

     sql

     	INSERT OVERWRITE TABLE dwd_user_behavior
     	SELECT DISTINCT user_id, hotel_id, action_type, create_time
     	FROM ods_user_behavior
     	WHERE user_id IS NOT NULL;

3. 特征计算：
   • Spark作业生成用户偏好向量与酒店特征矩阵，存储至Hive的dws_user_features与dws_hotel_features表。
4. 模型训练：
   • 每日凌晨触发Spark MLlib作业，更新User-CF相似度矩阵与Content-Based模型参数。
5. 推荐生成：
   • 离线推荐结果写入Hive的dws_user_recommendations表，供API查询。

三、技术路线

1. 开发环境配置

• 集群部署：
  • Hadoop 3.3.4（1 NameNode + 2 DataNodes）。
  • Spark 3.3.2（Standalone模式，4核8G × 3节点）。
  • Hive 3.1.3（Metastore使用MySQL存储元数据）。
• 依赖库：
  • PySpark 3.3.2、Hive JDBC驱动、Redis-py、Flask 2.0.1。

2. 核心代码示例

(1) Hive表设计

sql

	-- 用户行为明细表
	CREATE TABLE dwd_user_behavior (
	user_id STRING,
	hotel_id STRING,
	action_type STRING COMMENT '浏览/预订/收藏',
	create_time TIMESTAMP
	) PARTITIONED BY (dt STRING COMMENT '按天分区') STORED AS ORC;
	-- 用户特征表
	CREATE TABLE dws_user_features (
	user_id STRING,
	preferences ARRAY<STRING> COMMENT '用户偏好标签',
	avg_price DOUBLE COMMENT '历史预订平均价格'
	) STORED AS PARQUET;

(2) Spark推荐生成逻辑

python

	from pyspark.sql import SparkSession
	spark = SparkSession.builder.appName("HotelRecommendation").getOrCreate()
	# 加载用户特征与酒店特征
	user_features = spark.table("dws_user_features")
	hotel_features = spark.table("dws_hotel_features")
	# 生成推荐（简化版：基于价格相似度）
	recommendations = user_features.join(hotel_features, on=[], how="cross") \
	.filter("abs(avg_price - price) / price < 0.2") \ # 价格波动20%以内
	.groupBy("user_id").agg(collect_list("hotel_id").alias("recommended_hotels"))
	recommendations.write.saveAsTable("dws_user_recommendations")

(3) Flask推荐接口

python

	from flask import Flask, request, jsonify
	import pyhive.presto
	app = Flask(__name__)
	conn = pyhive.presto.connect(host="localhost", port=8080, database="hive")
	@app.route("/recommend")
	def recommend():
	user_id = request.args.get("user_id")
	cursor = conn.cursor()
	cursor.execute(f"""
	SELECT hotel_id, name, score
	FROM dws_user_recommendations
	JOIN dim_hotel ON hotel_id = id
	WHERE user_id = '{user_id}'
	LIMIT 10
	""")
	results = [{"hotel_id": row[0], "name": row[1], "score": row[2]} for row in cursor.fetchall()]
	return jsonify(recommendations=results)

四、预期成果

1. 系统部署包：
   • Hadoop/Spark/Hive集群配置脚本（deploy.sh）。
   • 推荐引擎Python脚本（recommend.py）与Hive SQL脚本（etl.sql）。
2. 文档：
   • 技术设计文档（含架构图、数据流、算法说明）。
   • 用户手册（API调用示例、环境配置步骤）。
3. 可视化看板：
   • Grafana链接展示推荐CTR趋势、热门推荐酒店排名。

五、时间计划

阶段	时间	任务内容
环境搭建	第1周	完成Hadoop/Spark/Hive集群部署与基础测试
数据采集与ETL	第2周	配置Flume/Sqoop采集数据，编写Hive ETL脚本
特征工程	第3周	实现用户/酒店特征提取与存储至Hive
推荐算法开发	第4周	完成User-CF与Content-Based推荐逻辑
实时推荐优化	第5周	集成Spark Streaming实现近实时推荐
系统测试与部署	第6周	压力测试、A/B测试、文档编写与可视化看板开发

六、资源需求

1. 硬件：
   • 服务器：4核8G内存 × 3台（模拟集群）。
   • 存储：HDFS建议至少1TB可用空间（日志数据量较大）。
2. 数据：
   • 模拟数据集：生成100万用户、10万酒店的随机行为数据（可用Python脚本生成）。
3. 软件：
   • Python库：PySpark 3.3+、PyHive 0.6+、Flask 2.0+。
   • 大数据组件：Hadoop 3.3+、Spark 3.3+、Hive 3.1+。

七、风险评估与应对

1. 数据倾斜问题：
   • 风险：热门酒店（如全季、希尔顿）的浏览记录过多，导致Spark任务卡顿。
   • 应对：对热门酒店ID进行哈希分片，均匀分配计算任务。
2. 推荐冷启动：
   • 风险：新用户无历史行为，无法生成推荐。
   • 应对：基于用户注册信息（如城市、会员等级）推荐热门酒店。
3. 实时推荐延迟：
   • 风险：Spark Streaming批处理间隔过长（如1分钟），导致推荐更新不及时。
   • 应对：优化为Kafka + Flink实现毫秒级流处理（可选扩展）。

八、验收标准

1. 推荐质量指标：
   • 离线推荐生成时间 ≤ 2小时（100万用户数据）。
   • 推荐CTR较基准模型（随机推荐）提升 ≥ 20%。
2. 系统稳定性：
   • 7×24小时运行无OOM或数据丢失，支持50+并发API请求。
3. 可扩展性：
   • 新增10万用户数据时，推荐生成时间增加 ≤ 30%。

负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

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可根据实际需求扩展功能（如加入图计算（GraphX）分析用户社交关系，或使用XGBoost替代协同过滤提升准确性）。如需进一步细化某部分（如Hive表分区策略或Spark任务调优参数），可随时补充！

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！

 

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