计算机毕业设计Hadoop+Hive+Spark机票价格预测机票可视化大屏大数据毕业设计(源码+文档+PPT+ 讲解)-优快云博客

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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop + Hive + Spark 机票价格预测》的任务书模板，涵盖项目背景、技术架构、任务分解及实施计划等内容，可根据实际需求调整：

任务书：基于Hadoop + Hive + Spark的机票价格预测系统开发

一、项目背景与目标

机票价格受供需关系、季节、节假日、航空公司策略等多因素影响，呈现高度动态波动性。本项目旨在构建一个基于Hadoop（分布式存储）、Hive（数据仓库）和Spark（机器学习）的机票价格预测系统，通过分析历史数据与实时特征，预测未来价格趋势，为用户购票决策或航空公司收益管理提供数据支持。

核心目标

数据整合：采集多源异构数据（历史票价、航班信息、节假日、天气等），构建统一数据仓库。
特征工程：提取影响票价的关键特征（如提前购票天数、航线竞争度、舱位类型）。
模型训练：基于Spark MLlib实现时间序列预测模型（如LSTM、XGBoost），优化预测准确率。
可视化展示：通过Web界面展示预测结果与历史趋势对比，支持交互式分析。
性能要求：支持TB级数据处理，模型训练时间 < 2小时，预测延迟 < 5秒。

二、技术架构设计

1. 系统架构图

1[数据源] → [Hadoop HDFS存储] → [Hive数据仓库] → [Spark特征工程与建模] → [预测结果存储]
2                      ↑                                     ↓
3               [数据采集ETL]                         [可视化平台（ECharts/Tableau）]

2. 技术组件分工

数据存储层：
- Hadoop HDFS：存储原始数据（CSV/JSON格式）与中间结果。
- Hive：构建数据仓库，定义表结构与分区策略（按日期、航线分区）。
数据处理层：
- Spark Core：分布式计算框架，用于数据清洗、特征提取与模型训练。
- Spark SQL：通过HiveContext直接查询Hive表，加速结构化数据处理。
- Spark MLlib：实现机器学习模型（线性回归、随机森林、时间序列模型）。
数据采集层：
- Scrapy/Flask：爬取航空公司官网或第三方API的票价数据。
- Kafka：实时数据流接入（如突发新闻、天气变化）。
可视化层：
- Python Flask/Django：提供RESTful API供前端调用。
- ECharts/Tableau：动态展示预测结果与历史趋势对比。

三、任务分解与进度安排

阶段一：需求分析与数据准备（2周）

需求调研：
- 明确预测场景（未来7天价格趋势、最佳购票时间推荐）。
- 确定数据来源（航空公司API、公开数据集如Kaggle Airlines Dataset）。
数据采集：
- 编写Scrapy爬虫，定时抓取指定航线的票价数据（含日期、舱位、价格）。
- 集成第三方API（如Amadeus）补充航班信息（起降时间、机型、准点率）。
数据存储：
- 在HDFS中建立原始数据目录结构（如/raw/airfare/date=2023-01-01/）。
- 使用Hive创建外部表，映射HDFS数据文件。

阶段二：数据预处理与特征工程（3周）

数据清洗：
- 使用Spark处理缺失值（如填充历史均价）、异常值（如票价为负数）。
- 统一时间格式，解析航线编码（如“PEK-SHA”表示北京-上海）。
特征提取：
- 基础特征：提前购票天数、起飞周几、是否节假日、航线竞争度（同航线航班数）。
- 衍生特征：过去30天均价、价格波动率、舱位剩余比例（需模拟或爬取）。
- 外部特征：目的地天气（通过OpenWeatherMap API获取）、重大事件（如展会、演唱会）。
数据分区：
- 按航线、日期对Hive表分区，优化查询性能。

阶段三：模型开发与训练（4周）

模型选型：
- 基准模型：线性回归（快速验证特征有效性）。
- 进阶模型：XGBoost（处理非线性关系）、LSTM（捕捉时间序列依赖）。
训练流程：
- 使用Spark MLlib的CrossValidator进行超参数调优（如学习率、树深度）。
- 将数据分为训练集（70%）、验证集（20%）、测试集（10%）。
评估指标：
- 平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、R²分数。
- 业务指标：预测价格与实际价格的偏差率 < 10%。

阶段四：系统集成与测试（2周）

离线预测：
- 编写Spark批处理作业，每日定时训练模型并生成未来7天预测结果。
- 将预测结果存入Hive表或MySQL供可视化调用。
实时预测（可选）：
- 基于Spark Streaming处理实时特征（如突发新闻），触发模型增量更新。
接口测试：
- 使用Postman测试预测API（如GET /api/predict?route=PEK-SHA&date=2023-10-01）。
- 验证高并发下（如100QPS）接口响应时间 < 5秒。

阶段五：部署上线与运维（1周）

集群部署：
- 在Hadoop集群上部署Spark作业（Standalone/YARN模式）。
- 使用Airflow调度每日训练任务，监控任务失败重试。
可视化开发：
- 基于Flask开发Web界面，集成ECharts展示预测曲线与历史数据对比。
- 支持用户输入航线与日期，获取价格预测结果与购票建议。
监控告警：
- 通过Prometheus监控Spark作业运行状态与资源使用率。
- 设置阈值告警（如模型训练时间超过2小时触发邮件通知）。

四、预期成果

数据仓库：
- Hive表结构文档（含字段定义、分区策略）。
- 清洗后的标准化数据集（样本量 ≥ 100万条）。
预测模型：
- 训练好的模型文件（如XGBoost的.model格式）。
- 模型评估报告（含MAE、RMSE等指标对比）。
应用系统：
- 预测API接口文档（Swagger格式）。
- 可视化Web界面（支持航线搜索与趋势展示）。
性能指标：
- 模型训练时间：< 1.5小时（XGBoost，10万样本）。
- 预测延迟：< 3秒（单次请求）。

五、风险评估与应对

数据质量问题：
- 风险：爬虫被封禁、API数据缺失导致训练样本不足。
- 应对：多数据源融合，设计数据回补机制（如缺失日期用前后均值填充）。
模型过拟合：
- 风险：训练集表现好但测试集误差大。
- 应对：增加正则化项、使用交叉验证、引入更多外部特征。
集群资源不足：
- 风险：Spark作业因内存不足失败。
- 应对：优化分区数与并行度，使用动态资源分配（Dynamic Allocation）。

六、团队分工

角色	职责
数据工程师	负责数据采集、清洗与Hive表设计
算法工程师	实现特征工程与模型训练，优化预测准确率
后端开发工程师	开发预测API与任务调度系统
前端开发工程师	设计可视化界面，集成预测结果展示
测试工程师	编写测试用例，验证数据质量与模型性能

负责人：[填写姓名]
计划周期：[开始日期] 至 [结束日期]

备注：可根据项目规模调整技术选型（如用Flink替代Spark Streaming处理实时数据，或引入TensorFlow训练深度学习模型）。