计算机毕业设计hadoop+spark+hive机票价格预测机票推荐系统航班延误预测机票可视化大屏 Python爬虫大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布

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#hadoop #大数据 #课程设计 #python #django #spark #hive

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介绍资料

Hadoop+Spark+Hive 机票价格预测与推荐系统技术说明

一、系统背景与核心目标

全球航空业年营收超8000亿美元，但机票价格受供需、季节、燃油成本等因素影响波动剧烈（同一航线日价格波动可达300%）。传统机票推荐系统仅基于固定规则（如低价优先），无法动态适应市场变化，导致用户决策效率低（平均需对比12个航班）且平台转化率不足15%。本系统基于Hadoop（分布式存储）、Spark（实时计算）与Hive（数据仓库）构建，旨在实现以下目标：

价格预测：提前7天预测航班价格走势，预测误差≤5%；
智能推荐：结合用户出行偏好（时间、舱位、价格敏感度）与价格预测结果，推荐匹配度≥80%的航班；
实时响应：支持毫秒级查询与动态推荐更新，用户操作延迟≤200ms。

二、核心技术组件与功能

1. Hadoop：分布式存储与基础计算

HDFS存储原始数据：存储多源异构数据，包括：
- 历史票价数据：从航空公司API、OTA平台（如携程、飞猪）采集的过去5年航班价格（日均10亿条记录）；
- 实时竞品数据：通过Scrapy爬虫每10分钟抓取竞争对手（如南航、东航）的实时票价；
- 外部特征数据：节假日日历、燃油价格指数、宏观经济指标（如GDP增长率）等。
```
 
```
bash

# HDFS数据存储示例
hdfs dfs -mkdir -p /data/airfare/raw/historical
hdfs dfs -put local_price_data.csv /data/airfare/raw/historical/
MapReduce预处理：对原始数据进行清洗与特征提取，例如：
- 数据去重：删除重复的票价记录（同一航班同一时间点的多条报价）；
- 缺失值填充：用前向填充法处理缺失的燃油价格数据；
- 特征工程：提取时间特征（如是否为节假日前3天）、航班特征（如起飞时间是否为早晚高峰）。

2. Hive：数据仓库与批处理分析

数据建模与分区：构建星型模型，以航班为事实表，关联时间、航空公司、机场等维度表，并按城市对（如北京-上海）分区存储，提升查询效率。

sql

	`-- Hive建表示例`
	`CREATE TABLE fact_flights (`
	`flight_id STRING,`
	`departure_time TIMESTAMP,`
	`price DECIMAL(10,2),`
	`airline_id STRING,`
	`cabin_class STRING`
	`) PARTITIONED BY (departure_city STRING, arrival_city STRING);`

	`CREATE TABLE dim_time (`
	`date DATE,`
	`is_holiday BOOLEAN,`
	`day_of_week INT`
	`);`

批处理分析：通过HiveQL计算历史价格统计特征（如过去30天平均价格、价格波动标准差），为价格预测模型提供输入。

sql

	`-- 计算历史价格统计特征`
	`INSERT OVERWRITE TABLE feature_price_stats`
	`SELECT`
	`flight_id,`
	`AVG(price) AS avg_price_30d,`
	`STDDEV(price) AS price_volatility_30d`
	`FROM fact_flights`
	`WHERE departure_time BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE, 30) AND CURRENT_DATE`
	`GROUP BY flight_id;`

3. Spark：实时计算与机器学习

Spark Streaming实时处理：消费Kafka中的实时票价数据流，计算当前价格与历史均值的偏离度，触发预警（如价格突涨20%时标记为“热门航班”）。

scala

	`// Spark Streaming实时价格偏离度计算`
	`val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](`
	`streamingContext,`
	`PreferConsistent,`
	`Subscribe[String, String](Array("price_topic"), kafkaParams)`
	`)`

	`kafkaStream.map { case (_, value) =>`
	`val priceData = parseJson(value)`
	`val avgPrice = getHistoricalAvgPrice(priceData.flightId) // 从Hive查询历史均值`
	`val deviation = (priceData.currentPrice - avgPrice) / avgPrice`
	`(priceData.flightId, deviation)`
	`}.filter(_._2 > 0.2) // 筛选偏离度>20%的航班`
	`.foreachRDD { rdd =>`
	`rdd.foreach { case (flightId, deviation) =>`
	`sendAlertToUser(flightId, deviation) // 触发预警`
	`}`
	`}`

Spark MLlib价格预测模型：构建LSTM（长短期记忆网络）时间序列模型，预测未来7天价格走势。模型输入包括历史价格、时间特征、燃油价格等，输出为未来每天的价格预测值。

scala

	`// LSTM价格预测模型训练`
	`import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector, Vectors}`
	`import org.apache.spark.ml.feature.{VectorAssembler, StandardScaler}`
	`import org.apache.spark.ml.regression.LSTMRegressor`

	`// 特征向量化`
	`val assembler = new VectorAssembler()`
	`.setInputCols(Array("avg_price_30d", "price_volatility_30d", "fuel_price", "is_holiday"))`
	`.setOutputCol("features")`

	`// 标准化特征`
	`val scaler = new StandardScaler()`
	`.setInputCol("features")`
	`.setOutputCol("scaled_features")`

	`// 定义LSTM模型`
	`val lstm = new LSTMRegressor()`
	`.setInputCol("scaled_features")`
	`.setLabelCol("price")`
	`.setHiddenLayers(Array(64, 32)) // 两层LSTM，隐藏单元数分别为64和32`
	`.setEpochs(50)`

	`// 构建Pipeline并训练`
	`val pipeline = new Pipeline()`
	`.setStages(Array(assembler, scaler, lstm))`

	`val model = pipeline.fit(trainingData)`

用户画像与推荐生成：结合用户历史行为（如频繁搜索“周末特价机票”）与价格预测结果，通过协同过滤算法生成个性化推荐列表。

scala

	`// 基于用户的协同过滤推荐`
	`import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating}`

	`// 构建用户-航班评分矩阵（评分=用户对价格的敏感度*预测价格优惠度）`
	`val userRatings = userBehaviorData.map { case (userId, flightId, priceSensitivity) =>`
	`val predictedPrice = getPredictedPrice(flightId) // 从LSTM模型获取预测价格`
	`val currentPrice = getCurrentPrice(flightId)`
	`val discount = (currentPrice - predictedPrice) / currentPrice`
	`Rating(userId, flightId, priceSensitivity * discount)`
	`}`

	`// 训练ALS模型`
	`val rank = 10`
	`val numIterations = 10`
	`val model = ALS.train(userRatings, rank, numIterations, 0.01)`

	`// 为用户生成Top10推荐`
	`val userIdToRecommend = userRatings.map(_.user).distinct().collect()`
	`val recommendations = userIdToRecommend.map { userId =>`
	`val recommendedFlights = model.recommendProducts(userId, 10)`
	`recommendedFlights.map(r => (r.product, r.rating))`
	`}`

三、系统架构与数据处理流程

1. 分层架构设计

系统采用“数据采集-存储-计算-服务”四层架构：

数据采集层：通过Flume（日志收集）、Kafka（消息队列）与Scrapy（爬虫）采集多源数据；
数据存储层：HDFS存储原始数据，Hive管理结构化数据仓库，Redis缓存实时推荐结果；
计算层：Spark负责实时计算与机器学习，Hive/MapReduce处理批分析任务；
服务层：通过Spring Boot提供RESTful API，供前端调用推荐结果与价格预测数据。

2. 关键数据处理流程

数据采集与清洗：
- 多源数据接入：从航空公司API、OTA平台、燃油价格API等采集数据，通过Flume写入HDFS；
- 数据清洗：用Spark删除重复记录、填充缺失值、标准化字段格式（如统一时间格式为UTC）。
特征工程与模型训练：
- 特征提取：从Hive查询历史价格统计特征，从外部API获取实时燃油价格、节假日数据；
- 模型训练：每日凌晨用Spark MLlib重新训练LSTM模型，更新模型参数至Redis供实时预测使用。
实时推荐与预测：
- 价格预测：用户查询航班时，Spark从Redis加载最新模型，预测未来7天价格；
- 推荐生成：结合用户画像与预测价格，通过协同过滤算法生成Top10推荐列表；
- 结果缓存：将推荐结果存入Redis，设置10分钟缓存过期时间，减少重复计算。

四、系统挑战与解决方案

1. 数据实时性挑战

挑战：机票价格每分钟可能更新多次，传统批处理无法及时反映价格变化。
解决方案：
- 流式计算：用Spark Streaming实时处理Kafka中的价格数据流，每10秒更新一次价格偏离度；
- 增量更新：对Hive表设置分区（如按小时分区），仅重新计算新增分区的数据，减少批处理时间。

2. 模型冷启动问题

挑战：新航线或新航空公司缺乏历史数据，预测准确性低。
解决方案：
- 迁移学习：利用相似航线（如同城市对的其他航空公司）的模型参数初始化新航线模型；
- 默认规则补充：对新航线，优先推荐价格低于历史均值20%的航班，引导用户交互。

3. 高并发查询挑战

挑战：高峰时段（如节假日前）日均查询量超1000万次，单节点QPS达5000+。
解决方案：
- 负载均衡：用Nginx将请求分发至多个Spring Boot实例，支持横向扩展；
- 缓存优化：对热门查询（如“北京-上海明天的航班”）设置Redis缓存，命中率提升至90%；
- 数据库分片：按城市对对Hive表进行分片，查询时并行扫描多个分片。