【项目实战1】大数据项目开发案例---新闻资讯离线分析|实时分析|大数据仓库|推荐系统|数据可视化项目

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一、项目需求分析及架构设计

1.大数据离线项目需求分析

某新闻资讯平台，每天都会有大量用户访问应用，此时会产生大量的用户访问日志，为了优化平台内容、提升用户体验，并评估广告效果及平台整体表现，从而实现网站流量的有效增长和用户活跃度的提升，我们需要利用大数据技术统计以下用户指标：

（1）PV（页面浏览量）是衡量网站被访问页面数量的重要指标，反映了网站的流量情况；

（2）UV（独立访客数）则衡量了网站的真实用户数量，体现了用户的参与度与忠诚度。

通过综合分析PV和UV数据，可以全面了解平台的流量趋势和用户行为特征，为网站运营者提供决策依据。

2.大数据仓库项目需求分析

在信息爆炸的时代，新闻资讯行业对数据的需求日益迫切。为满足新闻资讯业务对数据深度挖掘与高效利用的需求，我们启动了新闻资讯数仓项目。本项目旨在构建数据采集平台，实施数据仓库分层建模，并为新闻资讯运营提供全面数据支持。通过精准的数据分析，助力新闻资讯业务决策优化，提升用户体验，推动业务持续增长。接下来，我们以新闻资讯用户行为数据为例来阐述项目需求分析，为项目的成功实施奠定坚实基础。

（1）数据采集平台建设

构建一个能够高效、准确地从各业务源头采集数据的平台，确保数据的完整性、一致性和实时性。在前面的章节中，我们已经完成了数据采集平台的搭建，这里就不再赘述。

（2）数据仓库分层建模

设计并实施数据仓库的分层架构，包括ODS层、DWD层、DWS层和ADS层，以优化数据存储、查询和分析性能。在ADS层中，根据业务需求，建立用户、新闻、流量等主题的数据模型，实现数据的结构化存储和高效访问。

（3）新闻资讯运营数据支持

1）用户主题

活跃用户评论占比分析：统计活跃用户在评论中的占比，深入了解用户参与度，为优化用户互动体验提供依据。

男女新闻关注度Topn分析：分别统计男女各自对新闻的关注度，列出Topn条新闻，揭示性别差异对新闻偏好的影响，为内容策划提供指导。

2）新闻主题

类别新闻点赞次数Topn分析：统计各类别新闻的点赞次数，列出Topn条新闻，评估新闻类别的受欢迎程度，为新闻内容优化提供参考。

平台新闻收藏次数Topn分析：统计各平台新闻的收藏次数，列出Topn条新闻，分析不同平台的用户偏好，为新闻分发策略提供依据。

每日新闻互动数据统计：统计每日新闻的点赞、收藏和转发次数，实时监控新闻的用户互动情况，为新闻运营提供数据支持。

3）流量主题

每日新闻资讯点击率分析：统计每日新闻资讯的点击率，评估新闻资讯的吸引力和用户关注度，为内容推荐提供数据支持。

页面访问时长Topn分析：统计单个页面的平均访问时长，列出Topn个页面，分析用户对页面内容的兴趣和停留时间，为页面优化提供指导。

页面加载性能分析：统计所有页面加载时间的平均值、最大值和最小值，评估网站性能和用户体验，为网站优化提供数据支持。

3.大数据实时项目需求分析

在当前数字化信息爆炸的时代，新闻资讯平台作为信息传播的重要渠道，每天承载着大量的新闻内容发布与用户互动。为了优化新闻内容推送策略、提升用户粘性，并深入了解新闻话题的热度分布及用户阅读习惯，我们亟需利用大数据技术对新闻话题的相关数据进行统计分析。具体需求如下：

（1）统计新闻话题曝光总量：评估新闻内容传播广度，优化内容布局和推送策略。

（2）统计新闻话题点击排行榜：展示用户偏好，指导新闻选题策划、内容创作及个性化推荐。

（3）统计不同时段新闻话题点击排行榜：把握用户不同时段的阅读需求，精准推送新闻内容，调整发布时间策略。

通过以上分析，为平台运营提供数据支撑，推动内容质量、用户体验及流量增长持续优化。

4.大数据推荐系统项目需求分析

在当前数字化信息爆炸的背景下，新闻资讯平台需要精准推送以满足用户个性化需求。本项目的需求分析如下：

运用大数据与机器学习技术，构建并持续优化用户兴趣模型，精准捕捉用户兴趣变迁，为个性化推荐奠定基础。
不断更新用户兴趣模型，调整新闻资讯推荐列表，确保每位用户获取高度贴合其兴趣的新闻资讯，增强阅读体验与满意度。

通过上述措施，不仅提升新闻资讯内容的传播效率与用户黏性，还为平台运营提供坚实数据支撑，促进内容质量、用户体验及流量的持续优化，引领新闻资讯平台迈向个性化推荐的新高度。

5.大数据可视化项目需求分析

系统核心功能涵盖新闻资讯列表展示、个性化推荐、数据实时大屏、数据仓库驾驶舱等四大模块。新闻资讯列表支持关键词搜索，满足高效浏览需求；推荐模块基于用户画像实现智能分发，提供个性化与全局热点内容；数据实时大屏通过动态排名与实时仪表盘，直观呈现舆情热点与趋势，构建完整的新闻舆情分析体系；数据仓库驾驶舱整合全维度历史与实时数据，通过多层级主题看板以及智能OLAP分析，支撑战略决策与运营优化，实现舆情实时监控与热点追踪的一站式深度分析。

（1）新闻列表展示

多维度展示：支持按新闻标题、新闻作者、发布时间、发布平台以及评论数来展示。
搜索功能：基于新闻资讯关键词的模糊搜索，支持实时响应查询结果。
分页加载：应对大规模数据场景，前端分页组件与后端分页查询协同优化性能。

（2）个性化推荐模块

用户定向推荐：基于预计算的推荐结果（如协同过滤结果），为登录用户推荐个性化新闻资讯列表。
默认推荐策略：基于全局热播结果，为未登录用户推荐热门新闻资讯列表。

（3）数据实时大屏

热点新闻Top10：按新闻资讯点击量、热度值动态排名。
新闻话题总量：仪表盘动态实时展示新闻资讯话题总量。
各时段热点新闻Top10：按各个时间段的新闻资讯点击量、热度值动态排名。

（4）数据仓库驾驶舱

全局数据总览:顶部展示新闻资讯总收藏数、点赞数、转发数、PV、UV以及页面平均、最大、最小加载时间等核心指标。
多维度分布分析：双饼图组合展示新闻资讯曝光/点击转化占比以及冷启动用户/普通用户/活跃用户的评论行为分布；热力地图渲染全国用户地理分布。
时序行为洞察：柱状图动态展示24小时内各个新闻资讯点击量Top10；折线图动态展示24小时内各个时间段新闻资讯点击量Top10。

二、大数据系统整体架构设计

一般情况下，一个完备的全堆栈大数据平台涵盖数据采集、数据存储、实时处理、批处理、数据服务与数据应用等若干个重要环节，而且针对具体的项目还需要根据具体的需求来确定。从新闻资讯项目的需求可以看出，该系统的具体架构设计如下图所示。

系统架构从下至上，第1层是数据源，数据源一般主要有两种数据类型，一种是日志文件数据，另一种是关系型数据库数据。第2层是采集层，Flume用来采集日志文件数据，DataX用来采集关系型数据库中的数据。第3层是存储层，Flume实时采集数据写入Kafka，然后用于实时计算，Flume实时采集数据写入HBase，然后用于离线计算，无论实时计算还是离线计算，如果最终的结果数据集比较小，都可以存入MySQL数据库，反之可以写入HBase数据库。第4层是计算层，MapReduce可以做离线计算，但由于MapReduce模型不灵活，编程成本高，这里可以使用Hive集成HBase做离线计算或者直接可以基于Hive构建离线数据仓库，Flink或Spark可以消费Kafka中的数据做实时计算。在生产环境中，MapReduce、Hive、Spark以及Flink等作业一般都运行在YARN集群中。第5层是服务层，数据经过处理之后，就需要为外部提供服务了。通俗地说，数据服务就是将处理后的数据提供给请求方，不同的数据供给方式将服务与不同的数据应用，常规的数据服务包含数据API、传输接口以及消息队列。第6层是应用层，在数据服务的支撑下，用户可以根据自己的需求进行即席查询，也可以通过H5+Echart实现数据可视化，还可以实现个性化推荐系统。在项目系统架构设计中，Zookeeper协调各个技术组件，IDEA基于Maven构建大数据项目进行业务代码的开发。

三、架构设计及数据流程设计

1. 数据仓库架构及数据流程设计

在数据仓库架构及数据流程设计中，首先，Flume负责采集日志文件数据，DataX负责采集数据库表数据，并将数据同步到大数据平台中，接着可以通过Hive工具分层构建数据仓库的ODS层、DWD层、DWS层以及ADS层，然后通过DataX将汇总数据导入报表数据库，最后应用层读取MySQL数据库制作数据仓库驾驶舱。数据仓库架构及数据流程设计如下图所示。

2. 离线计算架构及数据流程设计

在离线计算架构及数据流程设计中，首先，可以通过Flume实时采集日志数据到HBase数据库，然后通过Hive外部表映射到HBase，接着基于Hive进行大数据离线分析，再然后通过DataX工具将离线分析结果导入MySQL数据库，最后应用层读取MySQL数据实现数据大屏展示。离线计算架构及数据流程设计如下图所示。

3. 实时计算架构及数据流程设计

在实时计算架构及数据流程设计中，首先，可以通过Flume实时采集日志数据到Kafka消息队列，接着可以通过Spark Streaming或Flink DataStream对数据进行实时分析，然后实时分析结果可以写入MySQL数据库，最后应用层读取MySQL数据实现数据实时大屏。实时计算架构及数据流程设计如下图所示。

4. 推荐系统架构及数据流程设计

在推荐系统架构及数据流程设计中，首先，FlinkSQL读取Hive表对数据进行预处理，并将数据处理成ALS、LR等算法训练模型所需格式，然后基于ALS模型、全局热门、分群热门召回推荐结果，接着使用LR模型对召回结果集进行排序并筛选出最终的推荐结果集，再然后结合普通用户和冷启动用户调整推荐结果集，最后将推荐结果存入MySQL数据库作为个性化推荐系统使用。推荐系统架构及数据流程设计如下图所示。