【Spark+Hive】基于大数据酒店数据分析保举体系（完整体系源码+数据库+开辟 ...

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【Spark+Hive】基于大数据酒店数据分析保举体系（完整体系源码+数据库+开辟条记+详细部署教程）
源码获取方式在文章末端
一、 技能思路
二、 背景
三、开辟技能先容
四、数据库设计
五、体系启动
六、项目展示
七、开辟条记
八、虚拟机分布式启动
源码文档等资料获取方式

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【Spark+Hive】基于大数据酒店数据分析保举体系（完整体系源码+数据库+开辟条记+详细部署教程）

源码获取方式在文章末端

一、 技能思路

        本项目基于Spark和Hive的大数据处置惩罚平台，结合呆板学习算法和保举体系技能，设计并实现一个酒店数据分析和保举体系。体系将以北京酒店为例，通过处置惩罚和分析大量用户预订、评价和酒店数据，提供个性化保举，并为酒店运营提供决定支持。将酒店数据和用户活动数据从多个来源采集并存储到HDFS（Hadoop分布式文件体系）中。使用Hive作为数据仓库，结构化存储采集到的多维度数据，支持SQL查询以便数据的聚合和统计。使用Spark对采集到的原始数据举行洗濯，去除重复、异常、缺失值等数据噪声，确保数据质量。对文本类数据如用户评价举行文本洗濯，去除无效信息并提取关键信息。接纳Spark MLlib中的协同过滤算法（ALS, Alternating Least Squares），根据用户的历史预订记录和酒店评分，构建用户-酒店矩阵，生成个性化的酒店保举列表。使用ECharts等可视化工具，将用户活动分析、酒店特性分析以及保举效果以图表的情势展示，提供可视化的分析报告。
二、 背景

        随着旅游业的蓬勃发展和都会化进程的加快，酒店行业在全球范围内得到了迅猛的发展，尤其是在像北京这样的大都市，酒店行业更是日益繁荣。然而，酒店市场竞争激烈，消耗者需求多样化，如作甚用户提供个性化的服务并优化酒店的运营决定，成为行业内的重要课题。在大数据期间，海量的用户数据、生意业务数据和市场数据为酒店行业的分析和决定提供了丰富的资源。现代消耗者在选择酒店时，不仅仅关注价格，还会思量地理位置、设施条件、用户评价等多维度因素。因此，为用户提供个性化的酒店保举服务成为一种趋势。而传统的保举体系难以处置惩罚云云庞大的数据量和复杂的用户需求。随着大数据技能的发展，特别是分布式盘算平台如Spark和数据仓库体系如Hive的出现，为酒店行业提供了强盛的数据处置惩罚和分析本领。通过大数据技能，可以对酒店预订活动、用户评价、酒店设施等举行深入分析，从中发掘出潜在的市场趋势和用户偏好，为酒店的运营决定提供数据支持。因此，基于Spark和Hive的大数据酒店数据分析保举体系，可以有效整合和分析酒店预订、用户评价、市场动态等数据，提供智能化的保举服务，并为酒店管理层提供数据驱动的决定支持，助力酒店在激烈的市场竞争中脱颖而出。 
三、开辟技能先容

前端：html，css，js，Echats
后端：Django
数据库：Mysql，Hive
保举算法：（1、ItemCF 2、UserCF）
爬虫：selenium
大数据框架: Spark
四、数据库设计

1. DROP TABLE IF EXISTS `history`;
2. CREATE TABLE `history` (
3.   `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
4.   `hotelId` varchar(255) NOT NULL,
5.   `count` int NOT NULL,
6.   `user_id` int NOT NULL,
7.   PRIMARY KEY (`id`),
8.   KEY `history_user_id_6457e0b2_fk_user_id` (`user_id`),
9.   CONSTRAINT `history_user_id_6457e0b2_fk_user_id` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`id`)
10. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=21 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

复制代码

1. DROP TABLE IF EXISTS `user`;
2. CREATE TABLE `user` (
3.   `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
4.   `username` varchar(255) NOT NULL,
5.   `password` varchar(255) NOT NULL,
6.   `createTime` date NOT NULL,
7.   PRIMARY KEY (`id`)
8. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

复制代码

这里因为表数据太多，就不列举。 
五、体系启动

虚拟机初始化
网络配置
编辑——虚拟网络编辑器

点击VM8修改子网IP与掩码

点击VM8修改子网IP与掩码

点击NAT设置 修改IP

数据库导入:
安装完mysql后  导入sql文件，打开navicat或其他数据库可视化软件
创建连接
链接名随意 密码就是设置的root （一样平常为root）

导入项目

点击show all 表现全部

 这里启动步调太多可以了解团体项目启动流程，项目启动文档。

六、项目展示

登录/注册

启动虚拟机

首页

 个人信息修改

数据表格页面

 数据可视化

 

保举页面

词云图

七、开辟条记

八、虚拟机分布式启动

     【Spark+Hive】基于大数据酒店数据分析保举体系—免费完整实战讲授视频
  源码文档等资料获取方式

必要全部项目资料（完整体系源码等资料），主页+即可。

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