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 2025-12-19 23:07:05 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-19 23:07:05 发布 · 601 阅读

11 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#hadoop #大数据 #课程设计 #python #hive #spark #毕业设计

大数据毕业设计专栏收录该内容

6314 篇文章

订阅专栏

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

以下是一份关于《Hadoop+PySpark+Hive抖音短视频分析可视化与热度预测》的任务书模板，涵盖系统设计、技术实现、任务分工及验收标准等核心内容：

任务书：Hadoop+PySpark+Hive抖音短视频分析可视化与热度预测

一、项目背景与目标

1. 背景

抖音作为全球领先的短视频平台，日均产生数亿条视频内容。短视频热度（点赞、评论、转发量）受用户行为、内容特征、发布时间等多因素影响，传统分析方法难以处理海量异构数据（如视频元数据、用户交互日志、实时流量）。本项目旨在构建基于大数据技术的短视频热度预测系统，通过整合Hadoop分布式存储、PySpark实时计算与Hive数据仓库，实现高精度热度预测与可视化分析，为内容创作者和平台运营提供决策支持。

2. 目标

分析目标：挖掘影响短视频热度的关键因素（如视频时长、标签、发布时段）。
预测目标：构建热度预测模型（准确率≥85%），预测视频发布后24小时内的点赞量。
可视化目标：开发交互式仪表盘，展示热度趋势、用户画像与内容特征关联分析。

二、系统架构与技术方案

1. 系统架构

	`┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐`
	`│ 数据采集层 │ → │ 数据存储层 │ → │ 分析计算层 │`
	`└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘`
	`↑ ↑ ↑`
	`┌───────────────────────────────────────────────────────────┐`
	`│ 可视化与应用层 │`
	`└───────────────────────────────────────────────────────────┘`

数据采集层：
- 通过抖音开放API（如/video/list/）爬取视频元数据（标题、标签、时长）。
- 使用Kafka实时采集用户交互日志（点赞、评论、播放完成率）。
数据存储层：
- Hadoop HDFS存储原始数据（Parquet格式压缩）。
- Hive管理结构化数据，创建外部表映射HDFS路径，支持SQL查询。
分析计算层：
- PySpark处理批量数据（特征工程、模型训练）。
- Spark Streaming分析实时流量（如每小时播放量突增检测）。
可视化层：
- 基于Superset/Tableau开发仪表盘，集成ECharts实现动态图表。

2. 核心功能模块

(1) 数据采集与清洗

任务：

使用Python脚本（requests库）定时调用抖音API，获取TOP 10万热门视频数据。

通过Flume将Kafka日志写入HDFS，使用PySpark清洗数据：

python

	`from pyspark.sql import functions as F`

	`# 去除重复记录与异常值（如时长>60秒或<1秒的视频）`
	`df_clean = df.filter(`
	`(F.col("duration") >= 1) &`
	`(F.col("duration") <= 60)`
	`).dropDuplicates(["video_id"])`

(2) 数据存储与查询优化

任务：

在Hive中创建分区表，按日期（dt）和视频类别（category）分区：

sql

	`CREATE EXTERNAL TABLE douyin_videos (`
	`video_id STRING,`
	`title STRING,`
	`tags ARRAY<STRING>,`
	`duration INT,`
	`like_count BIGINT,`
	`comment_count BIGINT,`
	`publish_time TIMESTAMP`
	`)`
	`PARTITIONED BY (dt STRING, category STRING)`
	`STORED AS PARQUET`
	`LOCATION '/data/douyin';`

使用Hive LLAP（Live Long and Process）加速复杂查询（如多表JOIN）。

(3) 特征工程与模型训练

任务：

提取特征：
- 内容特征：视频时长、标签数量、是否含热门BGM。
- 用户特征：发布者粉丝数、历史视频平均热度。
- 时间特征：发布小时、是否为周末。

使用PySpark ML训练XGBoost模型（通过mmlspark库集成）：

python

	`from mmlspark.train import ComputeModelStatistics`
	`from pyspark.ml.feature import VectorAssembler`

	`# 特征向量化`
	`assembler = VectorAssembler(inputCols=["duration", "tag_count", "follower_count"], outputCol="features")`
	`df_features = assembler.transform(df)`

	`# 训练与评估`
	`model = XGBoostClassifier(featuresCol="features", labelCol="is_popular")`
	`metrics = ComputeModelStatistics(evaluationMetric="auc", labelCol="is_popular").transform(model_output)`

(4) 可视化与交互设计

任务：
- 开发Superset仪表盘，包含以下组件：
  - 热度趋势图：折线图展示24小时内点赞量变化。
  - 标签云：词云图显示高热度视频的标签分布。
  - 预测对比表：对比实际热度与模型预测值（误差率<15%）。

3. 技术选型

组件	技术栈	用途
分布式存储	Hadoop HDFS + Hive	存储原始数据与结构化查询
实时计算	Spark Streaming + Kafka	处理用户交互日志流
机器学习	PySpark ML + XGBoost	训练热度预测模型
可视化	Superset + ECharts	开发交互式仪表盘

三、任务分工与进度计划

阶段	时间	任务内容	负责人
环境搭建	第1周	部署Hadoop/Spark集群，配置Hive元数据	运维组
数据采集	第2周	完成抖音API对接与Kafka日志采集测试	数据组
存储与查询	第3周	设计Hive表结构，优化查询性能（索引+分区）	数据库组
特征与模型	第4周	实现特征工程与XGBoost模型训练（AUC≥0.9）	算法组
可视化开发	第5周	完成Superset仪表盘与预测结果嵌入	前端组
系统测试	第6周	压力测试（1000并发查询）、模型AB测试	全组

四、预期成果与创新点

1. 预期成果

系统可处理100TB级短视频数据，支持每秒2万条日志的实时分析。
模型预测准确率较基准模型（线性回归）提升30%（MAPE<15%）。
交付完整代码库（GitHub）、部署文档与用户操作手册。

2. 创新点

多模态特征融合：结合视频内容（时长、标签）与用户行为（播放完成率）进行预测。
实时热度预警：通过Spark Streaming检测播放量突增，触发即时推荐策略。
低代码可视化：基于Superset的拖拽式界面，降低运营人员使用门槛。

五、资源与预算

硬件资源：
- 8台服务器（32核CPU、128GB内存、20TB存储）用于集群部署。
软件资源：
- Cloudera Data Platform（CDP）管理集群、JupyterLab（模型调试）。
预算：
- 云服务器租赁：￥12,000/月
- 抖音API调用费用：￥2,000（按请求量计费）

六、风险评估与应对

风险	应对措施
数据访问限制（API封禁）	增加数据备份源（如第三方爬虫平台）
模型过拟合	采用5折交叉验证，引入SHAP值解释特征重要性
集群性能瓶颈	启用YARN动态资源分配，优化HDFS块大小（128MB→256MB）