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介绍资料

以下是一份关于《Spark+Hadoop+Hive+DeepSeek+Django农产品销量预测与可视化系统》的任务书框架，结合大数据处理、深度学习预测与Web可视化技术：

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任务书：基于Spark+Hadoop+Hive+DeepSeek+Django的农产品销量预测与可视化系统开发

——大数据驱动的农业决策支持平台

一、项目背景与目标

1. 背景
   • 农产品销量受气候、市场、政策等多因素影响，传统预测方法精度低、时效性差。
   • 大数据技术（Spark/Hadoop）可处理海量农业数据，深度学习模型（DeepSeek）可挖掘复杂非线性关系。
   • 通过可视化平台直观展示预测结果，辅助农户与企业的生产与销售决策。
2. 目标
   • 构建一套端到端的农产品销量预测系统，实现：
     • 多源异构数据采集与存储（Hadoop+Hive）
     • 分布式特征工程与模型训练（Spark MLlib）
     • 深度学习预测（DeepSeek大模型微调）
     • 交互式可视化与决策支持（Django+ECharts）

二、任务分解与分工

模块1：数据采集与预处理

负责人：数据工程组
任务内容：

1. 数据源整合：
   • 结构化数据：农业部门统计数据、电商平台销量记录（CSV/Excel）。
   • 非结构化数据：气象报告（PDF）、社交媒体舆情（API爬取）。
2. 技术实现：
   • 使用Spark读取HDFS中的原始数据，清洗缺失值与异常值。
   • 通过Hive构建数据仓库，定义分区表（按时间/地区/农产品类别）。
3. 特征工程：
   • 提取时间特征（季节、节假日）、空间特征（产地-销地距离）、文本特征（舆情情感分析）。

交付物：

• 清洗后的数据集（Parquet格式）
• 特征工程代码与文档

模块2：分布式模型训练与预测

负责人：算法组
任务内容：

1. 模型选型：
   • 基线模型：Spark MLlib的随机森林、GBDT。
   • 深度学习模型：基于DeepSeek大模型（如DeepSeek-R1）进行微调，输入多模态特征（文本+数值）。
2. 并行化训练：
   • 使用Spark on YARN分配计算资源，支持大规模数据训练。
   • 模型超参数调优（HyperOpt或Ray Tune）。
3. 预测服务封装：
   • 将训练好的模型导出为ONNX格式，通过Flask提供REST API。

交付物：

• 模型权重文件与评估报告（MAE、RMSE）
• 预测API接口文档

模块3：Web可视化与交互平台开发

负责人：前端开发组
任务内容：

1. 平台功能设计：
   • 核心页面：销量趋势预测图、区域热力图、风险预警看板。
   • 交互功能：时间范围筛选、农产品类别切换、预测结果导出。
2. 技术实现：
   • 后端：Django框架连接Hive数据库，调用预测API。
   • 前端：ECharts动态渲染图表，Bootstrap实现响应式布局。
3. 部署优化：
   • 使用Nginx负载均衡，Docker容器化部署前后端服务。

交付物：

• 可视化平台访问地址
• 用户操作手册与测试用例

模块4：系统集成与性能优化

负责人：DevOps组
任务内容：

1. 集群部署：
   • 搭建Hadoop 3.x集群（3节点），配置HDFS/YARN/Hive。
   • 部署Spark 3.5与DeepSeek推理服务（GPU节点）。
2. 性能监控：
   • 使用Prometheus+Grafana监控集群资源使用率。
   • 优化Hive查询性能（分区裁剪、索引优化）。

交付物：

• 集群部署文档
• 性能测试报告

三、技术栈与工具

模块	技术/工具
数据存储	Hadoop HDFS, Hive (ORC格式), MySQL（元数据）
数据处理	Spark 3.5 (Scala/Python), PySpark
深度学习	DeepSeek-R1, Hugging Face Transformers, ONNX Runtime
Web开发	Django 4.0, REST Framework, ECharts 5.0
部署运维	Docker, Kubernetes（可选）, Jenkins（CI/CD）

四、时间计划

阶段	时间范围	里程碑
需求分析与设计	第1-2周	完成数据字典、模型选型、UI原型设计
核心开发	第3-6周	数据采集管道、DeepSeek模型微调、Django后端API开发完成
系统集成	第7-8周	前后端联调、集群性能调优
测试与上线	第9-10周	用户验收测试（UAT）、灰度发布至农业合作企业试点

五、预期成果

1. 预测精度：深度学习模型MAE较传统模型降低20%以上。
2. 系统性能：支持每日10亿条数据实时处理，预测响应时间<3秒。
3. 可视化效果：提供5种以上动态图表，支持PC/移动端自适应访问。

六、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据质量问题	农业数据分散、格式不统一	建立数据质量校验规则，增加人工抽检环节
模型泛化性差	不同地区农产品销量模式差异大	按地区划分训练集，引入地域特征嵌入（Geo-Embedding）
集群资源不足	高并发预测请求导致Spark任务排队	动态扩展Kubernetes节点，优化YARN资源分配策略

项目负责人签字：________________
日期：________________

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此任务书可根据实际数据规模与团队技术栈调整，建议补充数据流图（DFD）与系统架构图以增强可执行性。

运行截图

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