基于Hadoop的机票价格波动分析系统的设计与实现摘 要针对传统机票价格分析方法无法高效处理海量数据的问题,本研究设计并实现了一套轻量化机票价格波动分析系统。系统采用Hadoop单机模式存储航班数据,通过Python爬虫获取公开航班信息,利用MapReduce清洗异常记录并归一化价格数据。基于TensorFlow框架搭建单层LSTM模型,输入连续7天历史价格预测未来一周趋势,预测误差控制在15%以内。前端通过ECharts生成交互式图表,展示航线价格对比、航司市场份额及中转方案成本分析。测试结果表明,系统在普通笔记本电脑环境下可处理1万条数据,清洗耗时约