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前言
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课题介绍
社区团购市场订单数据增长迅速，商品销量受季节、地域、节假日、促销活动等多种因素影响，依靠人工经验预估销量容易出现备货过多造成损耗或者备货不足断货的情况，给团长和平台商家带来损失。本课题设计并实现基于Hadoop+SpringBoot的社区团购销量预测系统，利用HDFS存储历史团购订单、商品、自提点、活动日志等海量业务数据，通过MapReduce对原始数据进行清洗、特征提取与统计，Hive构建数据仓库完成指标汇总，采用回归算法构建销量预测模型，对各类生鲜、日用商品未来一段时间的销量进行预测。后端SpringBoot封装预测接口，接收前端参数并返回预测结果，前端使用Vue3+ECharts展示销量趋势、预测曲线和各类统计图表。借助Hadoop分布式框架，系统能够高效处理长期积累的大批量团购数据，输出可靠的销量预测结果，辅助商家合理制定采购备货计划，降低商品损耗，优化库存管理，提升社区团购平台的运营效益。
技术栈
大数据：Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive 后端：SpringBoot、Java、MyBatis、MySQL 前端：Vue3、Axios、Element Plus、ECharts
核心代码
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Controller
@RequestMapping("/api/goods")
public class GoodsForecastController {
@Resource
private GoodsForecastService goodsForecastService;
@ResponseBody
@RequestMapping(value = "/forecast",method = RequestMethod.POST)
public Map<String,Object> forecastSale(@RequestParam Integer goodsId,@RequestParam String forecastDate){
Map<String,Object> result = new HashMap<>();
try{
Double forecastNum = goodsForecastService.getForecastResult(goodsId,forecastDate);
if(forecastNum != null){
result.put("code",200);
result.put("msg":"销量预测成功");
result.put("data",forecastNum);
}else{
result.put("code",400);
result.put("msg":"缺少该商品历史数据，无法预测");
}
}catch (Exception e){
result.put("code",500);
result.put("msg":"预测计算异常");
}
return result;
}
}
interface GoodsForecastService{
Double getForecastResult(Integer goodsId,String forecastDate);
}
源码获取
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