计算机毕业设计Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django农产品销量预测系统农产品推荐系统农产品大模型AI问答农产品数据分析可视化

最新推荐文章于 2025-12-18 14:54:12 发布

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#hadoop #课程设计 #spark #大数据 #django #hive #毕业设计

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介绍资料

以下是一份关于《Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django农产品销量预测系统》的任务书模板，结合大数据处理、大模型预测与Web应用开发，供参考：

任务书：基于Spark+Hadoop+Hive+LLM+Django的农产品销量预测系统

一、项目背景与目标

背景
农产品销量受气候、市场、政策等多因素影响，传统预测方法依赖统计模型或专家经验，难以处理海量异构数据（如历史销售、天气、社交媒体舆情等）。本项目通过整合Spark（分布式计算）、Hadoop（分布式存储）、Hive（数据仓库）、LLM大模型（如LLaMA、ChatGLM）和Django（Web框架），构建一个高精度、可解释的农产品销量预测系统，辅助农业企业优化库存与供应链管理。
目标
- 搭建基于Hadoop+Hive的农产品数据仓库，整合多源异构数据（历史销售、天气、舆情等）。
- 利用Spark进行特征工程与数据预处理，提取影响销量的关键特征。
- 基于LLM大模型（结合时序特征）构建销量预测模型，提升预测精度。
- 通过Django开发可视化Web应用，实现预测结果展示与交互式分析。

二、任务内容与分工

1. 数据采集与存储（负责人：数据组）

任务：
- 数据源整合：
  - 历史销售数据（企业ERP系统/数据库导出）。
  - 天气数据（公开API如中国气象局、OpenWeatherMap）。
  - 舆情数据（爬取电商平台评论、社交媒体关键词）。
- 数据存储：
  - 使用Hadoop HDFS存储原始数据（CSV/JSON格式）。
  - 通过Hive构建数据仓库，设计分层表结构（ODS→DWD→DWS→ADS）：
    - ODS层：原始数据落库，保留全量信息。
    - DWD层：清洗后数据（去重、缺失值填充、标准化）。
    - DWS层：聚合特征表（如“地区-农产品-时间”维度）。
    - ADS层：预测结果表。
输出：
- Hive数据仓库（含分层表脚本）。
- 数据字典（字段定义、数据来源说明）。

2. 特征工程与模型开发（负责人：算法组）

任务：
- 特征提取：
  - 使用Spark SQL从Hive中提取历史销售、天气、时间特征（如节假日标识）。
  - 通过Spark MLlib生成统计特征（滑动窗口均值、增长率等）。
  - 结合舆情数据，利用LLM提取文本情感特征（如评论积极/消极倾向）。
- 模型构建：
  - 基线模型：先用XGBoost/LightGBM构建传统时序预测模型。
  - 大模型融合：
    - 将结构化特征（销售、天气）与文本特征（舆情）拼接为Prompt输入LLM（如LLaMA-7B）。
    - 通过微调（Fine-tuning）或提示工程（Prompt Tuning）优化预测性能。
  - 分布式训练：
    - 使用Spark的MLlib与Horovod框架实现LLM在集群上的并行训练。
输出：
- 训练好的预测模型（保存为HuggingFace格式或ONNX）。
- 模型评估报告（MAE、RMSE、R²等指标对比基线模型）。

3. Web应用开发（负责人：开发组）

任务：
- 后端开发：
  - 基于Django框架搭建Web服务，提供RESTful API接口：
    - /predict：接收用户输入（地区、农产品类型、时间范围），返回预测销量。
    - /history：查询历史销售数据与预测对比。
  - 使用Celery实现异步预测任务队列，避免高并发阻塞。
- 前端开发：
  - 使用ECharts/D3.js实现可视化看板：
    - 预测结果折线图（实际 vs 预测）。
    - 特征重要性雷达图（如天气、舆情对销量的影响）。
  - 支持用户交互：下拉选择地区/农产品、时间范围筛选。
- 部署环境：
  - 后端：Docker容器化部署，Nginx反向代理。
  - 数据库：MySQL存储预测结果与用户操作日志。
输出：
- 可访问的Web应用URL（如http://<IP>:8000）。
- 用户操作手册（含API文档、界面截图）。

三、技术栈与工具

模块	技术/工具
分布式存储	Hadoop HDFS、Hive
分布式计算	Spark（PySpark）、Spark SQL、MLlib
大模型	LLaMA-7B/ChatGLM-6B、HuggingFace Transformers、Horovod
Web框架	Django、Django REST Framework、Celery
可视化	ECharts、D3.js、Bootstrap
部署	Docker、Nginx、MySQL

四、时间计划

阶段	时间节点	交付物
数据采集与存储	第1-2周	Hive数据仓库、数据字典
特征工程与模型开发	第3-5周	训练好的模型文件、模型评估报告
Web应用开发	第6-7周	可访问的Web应用、用户手册
系统联调与优化	第8周	联合测试报告、性能优化方案（如模型量化、缓存策略）

五、验收标准

数据质量：
- Hive表数据完整率≥99%，特征覆盖率≥95%（关键特征无缺失）。
模型性能：
- 预测精度：MAE≤10%（基于测试集评估）。
- 推理速度：单次预测延迟≤2秒（Web接口响应时间）。
系统稳定性：
- 支持100并发用户同时访问，错误率≤0.5%。
用户体验：
- Web界面响应流畅，关键操作（如预测、查询）有明确反馈提示。

六、风险与应对

风险类型	描述	应对措施
数据隐私风险	舆情数据可能包含用户敏感信息	匿名化处理评论数据，仅保留情感标签与关键词。
大模型推理资源不足	LLM推理占用过多GPU/内存	使用模型量化（FP16/INT8）、分批处理、限制输入文本长度。
Web安全风险	Django接口可能遭受SQL注入/XSS攻击	使用Django内置ORM、输入参数校验、部署WAF（Web应用防火墙）。

七、附录

参考论文：
- 《基于深度学习的农产品价格预测研究》（XXX, 2022）
- 《LLM在时序预测中的应用探索》（XXX, 2023）
代码仓库：
- GitHub链接（分模块存储：/data-processing、/model、/web）

任务书负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

可根据实际需求调整技术细节（如是否使用GPU集群训练LLM）、数据源类型（如增加物联网传感器数据）或Web功能（如增加用户登录、权限管理）。

运行截图

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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