基于大数据技术的旅游商品管理系统，不仅能够通过实时数据的采集与分析，为旅游企业提供精准的市场洞察，还可以实现旅游商品的精细化管理和个性化推荐。该系统通过智能化算法对销售数据、游客偏好、商品表现等多方面信息进行深度分析，辅助企业进行科学决策。
本研究旨在设计与实现一个基于大数据技术的旅游商品管理系统，采用Java语言与Spring Boot框架进行系统开发，后台数据库则HDFS进行数据管理。系统架构以数据驱动为核心，结合大数据技术实现高效的数据存储、处理与分析，确保在海量数据环境下依然具备优良的性能和可扩展性。系统包含管理员与用户两种角色，并根据不同角色设计了多样化的功能模块。具体而言：
管理员功能模块：
用户注册与登录验证：管理员可以对系统用户的注册信息进行验证。
旅游商品管理：管理员可以对旅游商品进行增加、删除、修改、查找等操作，包括价格、库存等信息管理。使用Apache Spark对商品销售、库存、用户评价等数据进行分析，预测商品的需求波动，从而动态调整价格和库存。通过ARIMA等时间序列分析方法预测商品的销售趋势。商品推荐与动态调整：基于Apache Mahout或TensorFlow构建推荐系统，结合用户浏览历史、购买偏好以及商品的销量等数据，为管理员提供商品推荐的优化策略。景区商品关联分析：通过Apriori算法或FP-growth算法对商品和景区数据进行关联规则分析，帮助管理员了解哪些商品组合在特定景区更受欢迎，优化商品布局和推广策略。
数据统计与分析：对用户行为数据（如点击、浏览、购买等）进行实时分析和统计，生成趋势预测报告。商品销售分析：利用Tableau、Power BI或Apache Zeppelin等数据可视化工具，将销售数据转化为易于理解的图表或报告，帮助管理员及时做出决策。可视化分析报表：系统提供多维度的可视化数据分析，支持图表展示、趋势预测和决策支持，便于管理员及时掌握运营状况。
用户功能模块：
注册与登录：用户可以通过传统账号注册。个性化服务：基于用户注册信息，系统为用户提供个性化的推荐服务，并根据用户的偏好展示最相关的旅游商品和景点。智能推荐：通过大数据分析用户的浏览历史和购买偏好，系统会在用户个人页面推送个性化的旅游商品推荐。
商品浏览与推荐：用户可以查看所有旅游商品，并根据大数据分析，系统会智能推荐符合用户兴趣和需求的商品。
购物：用户可以将旅游商品添加到购物车，进行结算和支付。大数据分析用户的购物行为，提供个性化的购物车推荐。