本文深入探讨了Apache Spark在大规模音乐数据处理与分析中的应用，通过高效的计算框架优化音乐推荐系统和用户行为分析。
本论文主要研究音乐数据的分析，并进行预测结果的应用分析。技术系统主要包括以下几个方面：
1. **数据预处理**：原始数据集通常包含缺失值、异常值或不一致的数据，因此需要通过清洗、填充缺失值、检测和处理异常值以及标准化格式等步骤来清理并转换这些数据。
2. **Python与Spark结合使用**：作为一种流行的编程语言，在数据分析领域中广受好评。而Spark是一个用于大规模数据处理的分布式计算框架，并提供了Python API（PySpark），使得在该平台上编写程序变得更加简便。通过这种方式，可以对HDFS中的大量数据进行高效地读取、聚合和分析。
3. **利用HDFS存储的数据**：这是Hadoop生态系统的一部分，专门用来保存海量的数据集。借助于PySpark技术，可以从HDFS中提取所需信息，并执行诸如过滤或转换等操作后将其写入MySQL数据库以供进一步查询与使用。
4. **应用Spark MLlib库**：该机器学习库包含了多种算法如回归、分类和聚类等，在音乐数据分析场景下可以利用这些工具来识别数据中的模式，例如预测音乐网站的流量分布情况。
5. **动态Web应用程序开发**：通过IntelliJ IDEA构建的应用程序能够为用户提供友好的界面，并允许他们以交互方式查看及分析预测结果。这通常涉及到后端服务器处理用户的请求以及前端展示数据分析的结果。
6. **Plotly数据可视化工具**：这是一个功能强大的插件，支持创建互动式的图表和图形，在音乐流量的系统中能用来呈现线路、站点的人流分布情况及其未来趋势，帮助决策者更好地理解数据模式与预测走向。
7. **特征筛选及融合技术的应用**：在机器学习模型开发过程中选择合适的输入变量至关重要。通过对原始变量进行挑选、转换或组合可以增强算法的表现力和准确性，在音乐流量预测任务中可能需要用到时间序列分析或者空间相关性分析等方法来提取关键的特性指标。
8. **短期数据预测功能实现**：利用诸如ARIMA的时间序列模型或是LSTM这类深度学习架构，能够对未来的交通情况进行准确地预估。这对于优化调度、缓解拥堵状况以及改善乘客体验等方面具有重要意义。
综上所述，本论文通过整合Python语言、Spark框架、HDFS存储系统、MySQL数据库管理工具及MLlib库等资源建立了一个完整的音乐数据分析平台，并旨在提高对于此类数据的理解与预测能力从而更好地服务于城市交通规划。
5星
