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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

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介绍资料

Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django农产品价格预测系统 任务书

Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django农产品价格预测系统 任务书

一、任务背景与意义

1.1 任务背景

农业是国民经济的基础产业，农产品价格的稳定运行直接关系到国家粮食安全、农户增收及市场供需平衡。当前农产品价格受自然环境、市场供需、政策调控、舆情动态等多重因素影响，呈现非线性、非平稳性、高波动性特征，传统价格预测模式依赖人工经验与单一统计模型，存在数据处理效率低、预测精度不足、语义理解欠缺等痛点，难以满足农户、农业主管部门及经销商的决策需求。

随着大数据、人工智能技术的深度融合，Spark+Hadoop+Hive分布式生态可高效处理TB级多源农业数据，实现数据的分布式存储、批流处理与仓库管理；LLM大模型（如Qwen-7B）具备强大的非结构化文本解析能力，可挖掘政策、舆情中的隐性影响因素；Django框架能快速实现Web化工程落地，实现预测结果的可视化展示与交互。为破解传统预测痛点，助力农业数字化升级，特下达本课题任务，开发Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django农产品价格预测系统。

1.2 任务意义

本任务的实施，一方面可推动大数据、人工智能技术与农业领域的深度融合，探索Spark+Hadoop+Hive分布式生态与LLM大模型的融合应用路径，为农业大数据处理与价格预测提供实用的技术方案；另一方面，通过开发完整的预测系统，可为农户提供精准价格预测服务，为农业主管部门提供决策支撑，缓解“谷贱伤农”现象，维护农产品市场稳定，助力智慧农业建设与乡村振兴战略实施。同时，通过本任务的开展，可提升开发者的分布式计算、大模型应用、Web开发等综合实践能力，达到毕业设计/课程设计的实践培养目标。

二、任务目标

本任务旨在指导开发者完成Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django农产品价格预测系统的设计、开发、测试与优化，具体目标如下：

1. 掌握Spark 3.3.2、Hadoop HDFS 3.3.4、Hive 3.1.3等分布式技术的核心用法，实现多源农产品数据的分布式存储、清洗与特征工程，确保数据处理延迟控制在1小时以内；

2. 掌握LLM大模型（Qwen-7B）的轻量化微调与应用方法，融合时序预测模型（LSTM+XGBoost+Prophet），实现农产品价格短期（1-7天）、中期（30天）、长期（90天）预测，短期预测精度≥85%，中期≥75%，长期≥65%；

3. 基于Django 4.2.7框架开发Web可视化系统，实现数据展示、价格查询、预测结果可视化、舆情分析等核心功能，界面简洁、交互便捷，支持多终端适配；

4. 完成系统的功能测试、性能测试与精度测试，解决开发过程中的技术难点，确保系统稳定、高效运行，形成完整的系统成果与技术文档；

5. 梳理课题研究过程，完成任务总结报告、毕业论文（设计）的撰写，达到毕业设计/课程设计的考核要求。

三、任务承担者与指导教师

| 项目 | 详情 |

|------|------|

| 任务承担者 | 姓名：XXX 学号：XXX 专业：计算机科学与技术/大数据技术与应用 |

| 指导教师 | 姓名：XXX 职称：XXX 研究方向：大数据应用、人工智能、Web开发 |

| 任务周期 | 总周期20周，自XXXX年XX月XX日至XXXX年XX月XX日 |

| 任务要求 | 独立完成系统开发、测试与文档撰写，定期向指导教师汇报进度，及时解决开发过程中的技术问题 |

四、核心任务与具体要求

4.1 前期准备任务（第1-4周）

1. 文献调研与技术调研：查阅农产品价格预测、Spark分布式计算、LLM大模型应用、Django Web开发相关的期刊、学位论文、技术文档（含Spark 3.3.2官方文档），梳理研究现状、核心技术与存在的问题，撰写调研总结报告（不少于2000字）；

2. 技术环境搭建：搭建Spark+Hadoop+Hive分布式环境（Spark 3.3.2、Hadoop 3.3.4、Hive 3.1.3）、Python开发环境（Python 3.7+）、Django开发环境（Django 4.2.7），配置LLM大模型（Qwen-7B）运行环境，确保所有环境可正常运行，并提交环境搭建截图与配置说明；

3. 需求分析与方案设计：明确系统的功能需求、性能需求、用户需求，绘制需求规格说明书，设计系统总体架构、数据流程、模块划分，确定技术选型与融合方案，提交需求规格说明书与系统架构图。

4.2 核心开发任务（第5-16周）

4.2.1 多源数据采集与预处理模块开发（第5-8周）

1. 数据采集：基于Scrapy 2.8.0爬虫、Flume、Kafka，采集结构化数据（农业农村部API、惠农网的农产品历史价格、交易量、气象数据等）与非结构化数据（新闻舆情、农业政策文本等），实现数据的实时接收与暂存；

2. 数据预处理：基于Spark Core、Spark SQL实现数据清洗（去重、缺失值填充、异常值剔除），利用Hive UDF函数标准化计量单位，构建农业方言词典库实现方言化交易记录的语义映射，生成标准化数据集，提交预处理后的数据集与处理代码；

3. 特征工程：基于Spark MLlib 3.3.2提取时序特征、关联特征，利用Qwen-7B大模型解析非结构化文本，提取隐性特征，构建多维度特征向量，提交特征工程代码与特征说明文档。

4.2.2 分布式存储与计算架构搭建（第7-9周）

1. 分布式存储：基于Hadoop HDFS构建分布式存储系统，采用3副本机制实现PB级数据的高容错存储，按“年份-月份-农产品类别”分区管理数据，提交HDFS配置文件与存储结构说明；

2. 数据仓库：利用Hive构建农产品数据仓库，实现数据分层管理（原始数据层、清洗层、特征层、预测结果层），支持Parquet列式存储与三级分区策略，提交Hive表结构设计文档与分区说明；

3. 分布式计算：基于Spark 3.3.2构建计算框架，利用Spark Core处理批处理任务，Spark Streaming处理实时数据，优化计算性能，确保数据处理效率较传统Hadoop批处理提升10倍以上，提交计算任务代码与性能测试报告。

4.2.3 LLM大模型与预测模型融合开发（第10-13周）

1. 模型选型与优化：选用Qwen-7B轻量化大模型，通过LoRA（peft 0.4.0）轻量化微调适配农业场景，结合LSTM+XGBoost+Prophet集成模型，处理时序数据的非线性关系与周期性特征，提交模型微调代码与参数配置说明；

2. 模型融合与训练：设计特征融合策略，将LLM大模型提取的语义特征与Spark处理的多维度特征融合，输入集成预测模型，通过HyperOpt自动搜索最优超参数，采用MAPE、RMSE作为评价指标，完成模型训练与验证，提交模型训练代码、训练日志与精度验证报告；

3. 模型可解释性优化：结合SHAP值分析模型特征重要性，量化各因素对农产品价格的影响占比，提升模型可解释性，提交可解释性分析报告。

4.2.4 Django Web系统开发与集成（第12-16周）

1. Web架构开发：基于Django MTV架构，开发前端界面（采用ECharts 5.4.3实现可视化）与后端接口，实现界面布局、数据请求、结果展示等基础功能，提交前端代码、后端接口文档；

2. 核心功能开发：实现农产品价格查询、多维度分析、短期/中期/长期预测、舆情分析、用户管理等核心功能，支持用户自定义选择农产品品类、分析时间段、预测周期，提交功能开发代码与测试用例；

3. 系统集成：将Spark分布式计算、LLM大模型预测、Hive数据仓库与Django Web系统无缝集成，实现数据流转、模型调用、结果展示的协同运行，提交系统集成测试报告。

4.3 测试与优化任务（第17-18周）

1. 系统测试：开展功能测试、性能测试、精度测试，测试环境与开发环境一致，测试数据选用未参与模型训练的农产品数据（涵盖粮食、果蔬、畜禽等品类），提交完整的测试报告（含测试用例、测试结果、问题记录）；

2. 系统优化：针对测试中发现的功能漏洞、性能瓶颈、预测精度不足等问题，进行针对性优化（如优化YARN资源调度、模型融合策略、数据预处理流程），通过模型剪枝与量化技术实现LLM大模型轻量化部署，支持多终端访问，提交优化代码与优化前后对比报告；

3. 系统部署：完成系统的本地部署与测试，确保系统可正常运行，提交部署文档（含部署步骤、环境配置、常见问题解决方法）。

4.4 文档撰写任务（贯穿全周期，第19-20周汇总完善）

1. 过程文档：撰写调研总结报告、需求规格说明书、系统设计文档（含架构设计、模块设计、数据库设计）、开发日志（每周记录开发进度、遇到的问题及解决方法）；

2. 成果文档：撰写系统测试报告、部署文档、用户手册，整理系统源代码（注释完整、结构清晰），提交源代码压缩包与文档合集；

3. 总结文档：撰写任务总结报告、毕业论文（设计），梳理课题研究成果、技术难点及解决方法，总结实践收获与未来优化方向，确保论文（设计）符合学校规范要求。

五、任务进度安排

为确保任务按时完成，明确各阶段时间节点与核心交付物，具体进度安排如下：

| 时间周期 | 核心任务 | 交付物 | 备注 |

|----------|----------|--------|------|

| 第1-2周 | 文献调研、技术调研，梳理研究现状与技术难点 | 调研总结报告（不少于2000字） | 定期向指导教师汇报调研进度 |

| 第3-4周 | 搭建开发环境，完成需求分析与系统总体设计 | 环境搭建截图、需求规格说明书、系统架构图 | 确认技术选型的可行性 |

| 第5-8周 | 完成多源数据采集、预处理与特征工程开发 | 数据集、预处理代码、特征工程代码、特征说明文档 | 确保数据质量达标 |

| 第7-9周 | 搭建分布式存储与计算架构，完成HDFS与Hive配置 | HDFS配置文件、Hive表结构设计文档、存储结构说明 | 测试分布式计算性能 |

| 第10-13周 | 完成LLM大模型微调、预测模型融合与训练 | 模型微调代码、训练日志、精度验证报告、可解释性分析报告 | 确保预测精度达到目标 |

| 第12-16周 | 完成Django Web系统开发与系统集成 | 前端代码、后端接口文档、功能测试用例、集成测试报告 | 确保系统交互流畅 |

| 第17-18周 | 开展系统测试与优化，完成系统部署 | 测试报告、优化代码、优化对比报告、部署文档 | 确保系统稳定运行 |

| 第19-20周 | 汇总完善所有文档，撰写任务总结与毕业论文（设计） | 文档合集、源代码压缩包、任务总结报告、毕业论文（设计） | 提交指导教师审核 |

六、技术要求与注意事项

6.1 技术要求

1. 技术栈要求：严格按照指定版本选型开发（Spark 3.3.2、Hadoop 3.3.4、Hive 3.1.3、Django 4.2.7等），确保技术兼容性，代码需符合行业规范，注释完整、结构清晰、可复用；

2. 性能要求：数据处理延迟≤1小时，系统连续运行72小时无崩溃、卡顿，支持50人并发访问，预测精度达到任务目标；

3. 功能要求：Web系统需实现所有核心功能，界面美观、交互便捷，支持多终端适配，用户操作流程简洁；

4. 文档要求：所有文档需格式规范、内容完整、逻辑清晰，符合毕业设计/课程设计文档要求，源代码需附带详细注释，便于后期维护与查阅。

6.2 注意事项

1. 严格按照进度安排推进任务，若遇到技术难点无法解决，需及时向指导教师请教，不得拖延任务进度；

2. 开发过程中需做好版本控制，定期备份源代码与文档，避免数据丢失；

3. 数据采集需符合相关法律法规，不得爬取涉密、违规数据，确保数据来源合法、合规；

4. 独立完成任务开发与文档撰写，严禁抄袭、剽窃他人成果，否则取消任务考核资格；

5. 遵循Spark 3.3.2等技术的官方规范，优化系统性能，确保系统的可扩展性与可维护性。

七、考核标准与任务验收

7.1 考核标准（总分100分）

1. 前期准备（15分）：调研总结报告完整、详实（5分），环境搭建成功、配置合理（5分），需求分析与系统设计规范（5分）；

2. 核心开发（40分）：数据采集与预处理模块运行正常（8分），分布式存储与计算架构稳定（8分），模型融合与预测精度达标（12分），Web系统功能完整、交互流畅（12分）；

3. 测试与优化（15分）：测试报告完整、规范（5分），系统优化有效、性能达标（5分），部署文档详细、可操作（5分）；

4. 文档撰写（20分）：过程文档、成果文档完整（8分），毕业论文（设计）符合规范、逻辑清晰（8分），源代码注释完整、可复用（4分）；

5. 进度与态度（10分）：严格按照进度推进任务（5分），积极向指导教师汇报，态度认真负责（5分）。

7.2 任务验收

1. 验收时间：第20周末，由指导教师组织验收；

2. 验收内容：系统运行演示（核心功能、性能、预测精度）、所有交付物（文档、源代码、数据集）的完整性与规范性；

3. 验收标准：考核分数≥80分为合格，可通过验收；60-79分为基本合格，需根据指导教师意见修改完善后重新验收；＜60分为不合格，需重新开展任务开发；

4. 验收结果：验收合格后，提交所有交付物归档，完成任务总结；验收不合格的，限期整改，直至验收合格。

八、任务资源支持

1. 技术资源：提供Spark 3.3.2官方文档、Hadoop、Hive、Django、LLM大模型相关技术文档与学习资料，支持技术咨询与问题解答；

2. 硬件资源：提供分布式计算集群、开发电脑等硬件支持，确保系统开发与测试顺利开展；

3. 指导支持：指导教师定期指导任务推进，解答开发过程中的技术难点，审核相关文档与系统成果，提出优化建议。

九、任务总结与要求

任务承担者需严格按照本任务书要求，按时、保质完成所有任务，在任务实施过程中，注重理论与实践结合，提升自身的技术应用能力与问题解决能力。任务完成后，需全面总结任务实施过程中的收获、遇到的问题及解决方法，明确系统的优势与不足，提出未来优化方向，确保任务成果具有实用价值与参考意义。

任务验收合格后，所有交付物需按要求归档，严禁擅自修改、删除任务相关成果与文档。

运行截图

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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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 博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。 

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