计算机毕业设计hadoop+spark+hive视频推荐系统视频可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-02 09:42:37 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 09:42:37 发布 · 830 阅读

14 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#hadoop #大数据 #课程设计 #人工智能 #hive #spark #scrapy

大数据毕业设计专栏收录该内容

5981 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

Hadoop+Spark+Hive视频推荐系统技术说明

一、系统背景与目标

随着短视频、在线教育及流媒体平台的爆发式增长，用户每日产生的视频观看行为数据量级已达PB级。以头部平台为例，单日新增数据超500TB，传统单机或小规模集群推荐系统面临计算延迟高（>1小时）、特征维度单一（仅用户-物品交互）、冷启动效果差等瓶颈。本系统基于Hadoop+Spark+Hive构建分布式推荐引擎，目标实现：

实时推荐：用户行为数据从产生到推荐结果更新延迟<5秒；
高精度预测：点击率（CTR）预测AUC值≥0.85；
冷启动优化：新用户/新视频推荐覆盖率提升至90%；
可扩展性：支持千节点集群横向扩展，满足亿级用户需求。

二、系统架构设计

系统采用分层架构，包含数据采集层、存储层、计算层、推荐服务层与监控层，各层通过消息队列解耦，支持横向扩展。

1. 数据采集层

前端埋点：通过JavaScript SDK采集播放时长、快进、暂停、点赞等事件，以Protobuf格式压缩后通过Kafka实时传输，延迟<100ms。
服务端日志：Flume采集Nginx访问日志，解析出用户ID、视频ID、请求时间等字段，写入HDFS。
定时爬取：Scrapy框架从合作平台API获取视频标题、标签、分类、时长等信息，存储为JSON格式。
实时更新：通过MySQL Binlog监听视频信息变更（如标题修改），使用Canal中间件同步至大数据平台。

2. 数据存储层

HDFS：按日期分区存储用户行为日志（如/logs/2025/10/23/），单文件大小控制在128MB~1GB以优化NameNode性能。视频元数据存储为Parquet格式，列式存储提升查询效率。
Hive：构建ODS层（原始数据）、DWD层（清洗后数据）、DWS层（聚合数据）三级表结构。例如：
sql

CREATE TABLE user_category_dist AS
SELECT user_id, category, COUNT(*) as view_count
FROM dwd_user_video_view
GROUP BY user_id, category;
HBase：存储用户特征表（cf:user_features）和视频特征表（cf:item_features），行键设计为MD5(user_id)和MD5(video_id)，支持毫秒级随机读取。

3. 计算层

特征工程：
- 统计特征：Spark SQL计算用户近7天观看视频总数、平均播放时长、点赞率等。
- 序列特征：Word2Vec模型将用户历史观看视频ID序列转换为128维嵌入向量。
- 实时特征：Spark Streaming计算用户最近1小时观看的视频分类分布，更新至HBase。
- 元数据特征：TF-IDF向量化视频标题（维度=10000），标签使用MultiHot编码。
- 图像特征：ResNet模型提取视频封面图2048维特征，PCA降维至128维。
模型训练：
- 协同过滤：Spark MLlib的ALS算法实现矩阵分解，生成用户-视频潜在特征向量。
- 深度学习：TensorFlowOnSpark构建Wide&Deep模型，Wide部分处理线性特征，Deep部分处理泛化性特征。
- 在线学习：Flink实时消费用户反馈数据（如点击、播放完成），使用OGD更新模型参数。

4. 推荐服务层

多路召回：并行执行基于内容的召回（视频标签匹配）、协同过滤召回（用户相似度）、实时兴趣召回（最近观看视频相似视频），合并结果后去重。
特征拼接：将召回视频的特征与用户实时特征拼接，输入预训练好的Wide&Deep模型进行CTR预测。
规则过滤：排除用户已观看、黑名单视频，根据运营规则（如广告位占比）调整推荐列表。
API服务：Spring Cloud构建微服务架构，推荐服务通过RESTful API对外提供服务，注册至Nacos服务发现中心。

5. 监控层

性能监控：Prometheus监控集群资源使用率、任务执行进度，Grafana可视化展示。
日志分析：ELK Stack（Elasticsearch+Logstash+Kibana）实现日志集中管理，支持异常报警。

三、关键技术实现

1. 数据倾斜优化

加盐技术：对热门视频ID添加随机前缀（如video_id_123变为salt_1_video_id_123），使数据分布均匀度提升60%，任务执行时间缩短40%。
Hive分区：按日期或用户ID哈希分区，查询某日数据时仅扫描对应分区，减少I/O开销。

2. 冷启动解决方案

新用户：结合用户注册信息（如年龄、性别）与社交关系（好友行为数据）生成初始推荐列表，Precision@10较纯ItemCF提升25%。
新视频：基于内容特征（如标题、标签）的内容推荐算法，结合全局热门视频混合推荐。

3. 实时推荐流程

用户A观看视频V1，前端发送点击事件至Kafka。
Spark Streaming消费事件，更新用户A的实时兴趣向量（如[科技:90%]）。
Hive查询用户A过去30天观看的科技类视频列表。
Spark MLlib模型推理，结合实时兴趣与历史行为生成推荐列表[V2, V3, V5]。
API返回结果，前端展示推荐视频封面与标题。

四、系统优化与扩展

1. 性能优化

Executor内存调优：设置spark.executor.memory=8GB、spark.driver.memory=4GB，避免内存溢出。
资源调度：YARN的Capacity Scheduler为推荐任务分配专用队列，设置最小资源量（4核CPU、16GB内存）。
模型增量更新：仅对新增数据进行模型更新，避免全量训练耗时过长。