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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop+Spark+Hive新能源汽车推荐系统》的任务书模板，可根据实际需求调整内容：

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任务书：基于Hadoop+Spark+Hive的新能源汽车推荐系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   随着新能源汽车市场的快速发展，用户对车型选择的需求日益多样化。传统推荐系统难以处理海量用户行为数据和车辆特征数据，需结合大数据技术构建高效、可扩展的推荐系统。

2. 目标
   设计并实现一个基于Hadoop（存储与分布式计算）、Spark（内存计算与机器学习）和Hive（数据仓库与查询）的新能源汽车推荐系统，实现以下功能：

   • 用户画像构建与行为分析。
   • 车辆特征提取与相似度计算。
   • 实时推荐与离线批量推荐结合。
   • 系统可扩展性与高可用性保障。

二、项目范围与功能

1. 数据层
   • 数据来源：用户行为数据（点击、浏览、购买）、车辆属性数据（品牌、续航、价格）、外部数据（政策、口碑）。
   • 数据存储：使用Hadoop HDFS存储原始数据，Hive构建数据仓库，Spark SQL进行数据清洗与预处理。
2. 算法层
   • 协同过滤推荐：基于用户-车辆交互矩阵的ItemCF/UserCF算法（Spark MLlib实现）。
   • 内容推荐：基于车辆特征（如续航、价格区间）的相似度匹配（Spark DataFrame操作）。
   • 混合推荐：结合协同过滤与内容推荐的加权模型。
3. 应用层
   • 提供API接口供前端调用，返回推荐车辆列表。
   • 支持实时推荐（基于Spark Streaming处理用户近期行为）和离线推荐（每日批量计算）。

三、技术架构

1. 基础设施
   • Hadoop集群：存储原始数据（HDFS）和任务调度（YARN）。
   • Hive数据仓库：定义表结构，优化查询性能（分区、索引）。
   • Spark计算框架：使用RDD/DataFrame进行数据转换和模型训练。
2. 模块设计
   • 数据采集模块：Flume/Kafka收集用户行为日志。
   • 数据处理模块：Hive ETL清洗数据，Spark特征工程。
   • 推荐引擎模块：Spark MLlib训练模型，生成推荐结果。
   • 服务接口模块：RESTful API（Spring Boot）对接前端。

四、任务分工与进度计划

阶段	任务内容	负责人	时间节点
需求分析	明确功能需求、数据来源、性能指标（如响应时间<500ms）	张三	第1周
环境搭建	部署Hadoop/Spark/Hive集群，配置Hive元数据存储	李四	第2周
数据准备	采集并导入数据至HDFS，设计Hive表结构，完成数据清洗	王五	第3-4周
算法开发	实现协同过滤、内容推荐算法，优化Spark任务并行度	赵六	第5-7周
系统集成	开发API接口，集成推荐引擎与前端，测试全流程	团队	第8周
性能优化	调整Spark分区数、缓存策略，使用Tungsten引擎优化内存	李四	第9周
部署上线	打包应用至集群，编写监控脚本（如Ganglia），编写使用文档	张三	第10周

五、交付成果

1. 代码与文档
   • 推荐系统源代码（Scala/Python）。
   • 系统设计文档、API接口文档、测试报告。
2. 可运行系统
   • 部署在Hadoop集群上的推荐服务，支持每日10万级请求。
3. 性能指标
   • 推荐准确率（Precision@K）≥30%，响应时间≤500ms。

六、风险评估与应对

1. 数据倾斜问题
   • 风险：Spark任务因数据分布不均导致部分节点过载。
   • 应对：使用repartition()或salting技术分散数据。
2. 算法效果不足
   • 风险：协同过滤冷启动问题。
   • 应对：引入基于内容的推荐作为补充，设计混合权重策略。
3. 集群资源不足
   • 风险：Hadoop/Spark节点内存或CPU不足。
   • 应对：动态调整YARN资源配额，优化任务并行度。

七、验收标准

1. 系统完成离线与实时推荐功能测试。
2. 推荐结果准确率通过A/B测试验证（对比基准提升15%以上）。
3. 系统在高并发场景下（QPS≥200）稳定运行。

项目负责人：__________
日期：__________

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备注：可根据实际项目需求补充细节，如具体算法参数、数据量级、硬件配置等。

运行截图

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