项目概述：构建智能化酒店数据分析平台

本系统是一套基于Apache Spark和Hive的大规模酒店数据分析与智能推荐解决方案。
系统以北京地区酒店为研究对象，整合用户预订记录、评论内容及酒店属性等多源数据，利用大数据技术栈实现高效的数据采集、清洗、存储与分析，并结合机器学习算法提供精准的个性化推荐服务。

核心功能模块详解

系统包含数据爬取、分布式存储、数据清洗、智能推荐与可视化展示五大核心模块。
通过Selenium框架实现对主流旅游网站的自动化数据抓取，确保信息实时更新。
所有原始数据统一存入HDFS（Hadoop分布式文件系统），形成高可用、可扩展的数据底层支撑。

数据仓库与处理架构

采用Hive作为结构化数据仓库，支持标准SQL语法进行复杂查询与多维度统计分析。
借助Spark强大的内存计算能力，对原始数据执行去重、缺失值填充、异常值过滤等清洗操作，提升数据质量。
针对用户评论等非结构化文本数据，实施分词、停用词过滤与情感关键词提取，为后续分析奠定基础。

个性化推荐引擎设计

推荐模块采用基于用户的协同过滤算法（UserCF），通过分析用户历史浏览行为与偏好相似度，计算用户间的相似性并生成定制化酒店推荐列表，显著提高推荐准确率与用户体验满意度。

前端展示与管理后台

系统配备可视化大屏，使用ECharts将用户行为趋势、热门酒店排行、评分分布等关键指标以柱状图、折线图、热力图等形式直观呈现。
后端基于Django开发管理系统，支持数据监控、参数配置与运营分析。
数据库层面融合MySQL与Hive，兼顾事务处理与海量数据分析需求。

技术栈全解析

前端采用HTML/CSS/JavaScript+ECharts实现响应式图表展示；后端使用Python Django构建服务接口；数据存储依托MySQL与Hive双引擎；推荐算法基于UserCF模型；爬虫模块由Selenium驱动浏览器模拟真实访问；整体大数据处理流程运行于Spark框架之上。

系统优势与应用场景

该系统具备高并发处理能力与良好的扩展性，适用于在线旅游平台、酒店集团或数据分析公司。
不仅可为用户提供精准住宿建议，还能辅助管理者优化定价策略、提升服务质量，实现数据驱动的精细化运营。
提供完整源码，支持定制化部署（费用另计）。