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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop+Spark+Hive美食推荐系统》的任务书模板，结合大数据技术栈与餐饮行业场景设计，供参考：

任务书：Hadoop+Spark+Hive美食推荐系统

一、项目背景与目标

背景
美食推荐系统通过分析用户历史行为（如浏览、收藏、订单）、菜品特征（口味、食材、价格）及外部数据（天气、节假日、地理位置），为用户提供个性化菜品推荐，提升餐饮平台订单转化率与用户满意度。
技术栈选择：
- Hadoop：分布式存储海量用户行为日志、菜品数据、订单记录。
- Spark：实时计算用户偏好与协同过滤推荐，离线训练深度学习模型（如Wide&Deep）。
- Hive：构建数据仓库，支持多维分析（如用户画像、菜品热度统计）。
目标
- 实现基于用户行为的实时个性化推荐（如“猜你喜欢”模块）。
- 支持基于菜品相似度的离线批量推荐（如“相似菜品”推荐）。
- 通过AB测试验证推荐策略对订单量的提升效果（目标提升10%-15%）。

二、任务内容与技术要求

1. 数据采集与存储（Hadoop+Hive）

数据来源
- 用户行为数据：用户ID、浏览菜品ID、收藏/点赞行为、订单ID、评分（1-5分）、消费金额、用餐时间。
- 菜品数据：菜品ID、名称、分类（川菜/粤菜等）、口味标签（辣/甜/酸）、食材列表、价格、销量、图片URL。
- 外部数据：天气数据（温度、降雨量）、节假日信息、餐厅位置（经纬度）、用户地理位置（GPS或IP解析）。
存储方案
- 原始数据层（ODS）：
  - 使用HDFS存储JSON/CSV格式的原始日志，按日期分区（如/data/ods/20231001/）。
  - 通过Hive创建外部表，映射HDFS文件，保留原始字段（如ods_user_action表）。
- 明细数据层（DWD）：
  - 清洗数据：去重、处理缺失值（如未评分订单默认填充3分）、标准化字段格式（如时间戳转换）。
  - 按业务主题划分表：用户行为表、菜品表、天气表、餐厅表。
- 汇总数据层（DWS）：
  - 聚合指标：用户历史偏好标签（如“爱吃辣”次数）、菜品热度（销量+收藏量加权）、区域热门菜品TOP10。

2. 推荐算法实现（Spark MLlib + 自定义逻辑）

（1）实时个性化推荐（Spark Streaming）

场景：用户打开APP时，基于实时行为推荐菜品。
技术方案：
- 用户画像实时更新：
  - 通过Kafka接入用户实时行为流（如新订单、新收藏）。
  - 使用Spark Streaming计算用户最新偏好标签（如“最近30天爱吃川菜”）：
    scala
```
1// 示例：统计用户近期偏好分类
2val userActionsStream = KafkaUtils.createStream(...)
3  .map(_.parseToUserAction) // 解析为UserAction对象
4val recentPrefs = userActionsStream
5  .filter(_.actionType == "order") // 仅统计订单行为
6  .map(action => (action.userId, action.cuisineType))
7  .reduceByKeyAndWindow((a: String, b: String) => b, Seconds(3600), Seconds(60)) // 滑动窗口统计1小时内偏好
```
- 推荐策略：
  - 热门推荐：结合菜品热度与用户偏好（如“高销量+用户爱吃辣”）。
  - 协同过滤：基于用户-菜品评分矩阵（ALS算法）生成相似用户推荐。
  - 规则过滤：排除用户已差评或过敏食材的菜品。

（2）离线批量推荐（Spark Batch）

场景：每日凌晨生成全量用户推荐列表（如“相似菜品”模块）。
技术方案：
- 基于内容的推荐：
  - 使用TF-IDF或Word2Vec提取菜品标签向量（如“麻辣”“海鲜”）。
  - 计算菜品相似度（余弦相似度），生成“相似菜品”对。
- 深度学习模型：
  - 训练Wide&Deep模型（Wide部分：用户历史行为特征；Deep部分：菜品embedding向量）。
  - 使用Spark MLlib的GeneralizedLinearRegression或TensorFlowOnSpark集成。
- 冷启动处理：
  - 新用户：基于地理位置推荐附近热门菜品。
  - 新菜品：基于食材/口味标签匹配相似老菜品。

3. 数据仓库与多维分析（Hive）

关键分析主题
- 用户画像分析：
  - 用户地域分布（按城市/区县聚合）。
  - 用户消费能力分层（如高/中/低客单价用户占比）。
- 菜品运营分析：
  - 菜品销量趋势（按日/周/月）。
  - 菜品差评原因分布（如“太辣”“分量少”）。
- 推荐效果分析：
  - 推荐点击率（CTR）、订单转化率（CVR）。
  - AB测试对比：新策略与旧策略的订单量差异。
Hive优化
- 使用分区表（如按日期分区PARTITIONED BY (dt STRING)）。
- 启用ORC列式存储与压缩（STORED AS ORC tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY")）。

4. 可视化与监控（Hive+Superset/Grafana）

关键指标
- 实时推荐曝光量、点击量、订单量。
- 菜品销量TOP10与差评率热力图。
- 用户偏好分布（如“爱吃辣”用户占比）。
工具选择
- Hive查询聚合数据，导出至MySQL/Redis供可视化工具调用。
- 使用Superset构建交互式仪表盘，支持以下功能：
  - 钻取：点击菜品查看详情（如历史销量曲线、用户评价）。
  - 筛选：按时间范围、餐厅、用户标签过滤数据。

5. 系统集成与部署

架构设计

1数据源 → Kafka → Spark Streaming/Batch → HDFS/Hive → MySQL/Redis → 可视化平台
2                   ↑                         ↓
3            （批量处理：Hadoop+Hive）  （实时推荐：Spark Streaming）

部署环境
- 集群配置：
  - Hadoop 3.x（HDFS+YARN）、Spark 3.x、Hive 3.x、Kafka 2.x。
  - 资源调度：YARN管理批处理任务，Kubernetes管理实时任务（可选）。
- 开发语言：Scala（Spark核心逻辑）、Python（模型调优脚本）、SQL（Hive查询）。

三、任务分工与时间安排

阶段	任务内容	时间	负责人
第1-2周	数据采集与Hive数据仓库搭建	Day 1-10	数据工程组
第3-4周	实时推荐逻辑开发与协同过滤模型训练	Day 11-20	算法组
第5周	离线推荐模型开发与冷启动策略设计	Day 21-25	大数据开发组
第6周	可视化平台搭建与系统联调	Day 26-30	前端组+测试组
第7周	AB测试与性能优化	Day 31-35	全员

四、预期成果

推荐指标
- 实时推荐CTR≥8%，离线推荐CVR≥15%。
- 冷启动场景下新用户推荐满意度（评分≥4分）≥70%。
系统功能
- 支持每日处理5TB级用户行为数据，实时推荐延迟<2秒。
- 可视化平台展示20+核心指标，支持自定义报表导出。
交付物
- 完整代码库（Scala/Python/SQL）。
- 技术文档（数据字典、模型说明、部署指南）。
- AB测试报告与推荐策略优化建议。

五、注意事项

数据隐私：匿名化处理用户ID（如哈希加密），敏感字段（如联系方式）脱敏。
性能优化：
- 合理设置Spark分区数（如spark.sql.shuffle.partitions=200）。
- 使用Hive索引加速查询（如对user_id字段创建索引）。
容错机制：
- Kafka消息持久化（replication.factor=3）。
- Spark Checkpoint保障实时任务可靠性。

任务负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

可根据实际数据规模（如用户量级、菜品数量）调整集群配置与模型复杂度。若需进一步细化某模块（如深度学习模型集成或实时推荐策略优化），可补充技术细节。