8.尚硅谷电商推荐系统预览
- 课程地址:尚硅谷大数据项目教程(大数据实战电商推荐系统)
- 尚硅谷电商推荐系统的配套资料及虚拟机
链接:https://pan.baidu.com/s/1iSMqV2wPkEfIsO1FrkxRNQ?pwd=1996
提取码:1996 - 1.项目体系架构设计(电商推荐系统)
- 2.工具环境搭建(电商推荐系统)
- 3.创建项目并初始化业务数据(电商推荐系统)
- 4.离线推荐服务建设(电商推荐系统)
- 5.实时推荐服务建设(电商推荐系统)
- 6.冷启动问题处理(电商推荐系统)
- 7.基于内容的相似推荐与基于物品的协同过滤推荐
- 8.尚硅谷电商推荐系统预览
开启前端服务器:
systemctl start httpd.service
开启后端服务器:
tomcat.sh start
[root@spark01 ~]# tomcat.sh start--------启动 spark01 Tomcat------- Using CATALINA_BASE: /opt/module/tomcat Using CATALINA_HOME: /opt/module/tomcat Using CATALINA_TMPDIR: /opt/module/tomcat/temp Using JRE_HOME: /opt/module/jdk1.8.0_212 Using CLASSPATH: /opt/module/tomcat/bin/bootstrap.jar:/opt/module/tomcat/bin/tomcat-juli.jar Tomcat started. [root@spark01 ~]# jps 1174 Jps 1163 Bootstrap
开启redis数据库:
redis.sh start
[root@spark01 ~]# redis.sh start--------启动 spark01 Redis-------
开启mongodb数据库:
mongodb.sh start
[root@spark01 ~]# mongodb.sh start--------启动 spark01 Mongodb------- about to fork child process, waiting until server is ready for connections. forked process: 1265 child process started successfully, parent exiting
开启zookeeper服务:
zk.sh start
[root@spark01 ~]# zk.sh start--------启动 spark01 Zookeeper------- ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/module/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg Starting zookeeper ... STARTED [root@spark01 ~]# jps 1334 QuorumPeerMain 1351 Jps 1163 Bootstrap
开启kafka:
kf.sh start
[root@spark01 ~]# kf.sh start--------启动 spark01 Kafka------- [root@spark01 ~]# jps 1334 QuorumPeerMain 1590 Kafka 1610 Jps 1163 Bootstrap
开启flume:
f1.sh start
[root@spark01 ~]# f1.sh start--------启动 spark01 采集Flume------- [root@spark01 ~]# jps 1700 Jps 1334 QuorumPeerMain 1590 Kafka 1163 Bootstrap 1677 Application
进入网页前端,浏览器直接输入
192.168.88.107
,并注册一个账户
得到如下初始界面
开启实时推荐:
online.sh
通过手动评分产生评分流数据
[root@spark01 ~]# online.sh 开始执行……………………………… streaming started rating data coming!>>>>>>>>>>>>>>>>>>> rating data coming!>>>>>>>>>>>>>>>>>>> rating data coming!>>>>>>>>>>>>>>>>>>> rating data coming!>>>>>>>>>>>>>>>>>>> rating data coming!>>>>>>>>>>>>>>>>>>> rating data coming!>>>>>>>>>>>>>>>>>>> rating data coming!>>>>>>>>>>>>>>>>>>> rating data coming!>>>>>>>>>>>>>>>>>>> rating data coming!>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
topic.sh
:转存topic的数据:log -> rec,开启topic.sh
才会有rating data coming!>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
出现![root@spark01 ~]# topic.sh kafka stream started! product rating data coming!!! 2022-08-09 03:09:47,889 INFO --- [ http-nio-8088-exec-9] com.business.rest.ProductRestApi (line: 161) : PRODUCT_RATING_PREFIX:96321|6797|5.0|1659985787 product rating data coming!!! 2022-08-09 03:09:50,411 INFO --- [ http-nio-8088-exec-10] com.business.rest.ProductRestApi (line: 161) : PRODUCT_RATING_PREFIX:96321|501559|4.5|1659985790 product rating data coming!!! 2022-08-09 03:09:50,987 INFO --- [ http-nio-8088-exec-1] com.business.rest.ProductRestApi (line: 161) : PRODUCT_RATING_PREFIX:96321|501559|5.0|1659985790 product rating data coming!!! 2022-08-09 03:09:53,954 INFO --- [ http-nio-8088-exec-2] com.business.rest.ProductRestApi (line: 161) : PRODUCT_RATING_PREFIX:96321|57272|3.0|1659985793 product rating data coming!!! 2022-08-09 03:09:55,412 INFO --- [ http-nio-8088-exec-3] com.business.rest.ProductRestApi (line: 161) : PRODUCT_RATING_PREFIX:96321|184282|2.5|1659985795 product rating data coming!!! 2022-08-09 03:09:59,949 INFO --- [ http-nio-8088-exec-4] com.business.rest.ProductRestApi (line: 161) : PRODUCT_RATING_PREFIX:96321|8195|5.0|1659985799 product rating data coming!!! 2022-08-09 03:11:33,298 INFO --- [ http-nio-8088-exec-10] com.business.rest.ProductRestApi (line: 161) : PRODUCT_RATING_PREFIX:96321|6797|5.0|1659985893 product rating data coming!!! 2022-08-09 03:11:36,096 INFO --- [ http-nio-8088-exec-8] com.business.rest.ProductRestApi (line: 161) : PRODUCT_RATING_PREFIX:96321|14103|5.0|1659985896 product rating data coming!!! 2022-08-09 03:11:37,574 INFO --- [ http-nio-8088-exec-1] com.business.rest.ProductRestApi (line: 161) : PRODUCT_RATING_PREFIX:96321|62138|5.0|1659985897
此时,刷新页面就可以看到实时推荐部分的内容
开启离线推荐:
offline.sh
[root@spark01 ~]# offline.sh 开始执行……………………………… 执行完成
基于内容的推荐:
content.sh
[root@spark01 ~]# content.sh 开始执行……………………………… 任务完成!!!!
基于物品的协同过滤推荐:
stat.sh
[root@spark01 ~]# stat.sh 开始执行……………………………… 执行完成
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