转：基于Spark的电影推荐系统（包含爬虫项目、web网站、后台管理系统以及spark推荐系统）
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/u011254180/article/details/80006453
本次项目是基于大数据过滤引擎的电影推荐系统–“懂你”电影网站，包含了爬虫、电影网站（前端和后端）、后台管理系统以及推荐系统（Spark）。
项目代码托管于github，大家可以自行下载。
一、爬虫
开发环境： pycharm + python3.6
软件架构： mysql + scrapy
运行环境： 本次爬取的内容在外网，所以需先翻墙后才能成功运行。
项目架构：
二、电影网站
开发环境： IntelliJ IDEA + maven + git + linux + powerdesigner
软件架构： mysql + mybatis + spring + springmvc
项目描述： 懂你电影推荐网站是一个基于SSM框架的web项目，类似当前比较流行的豆瓣。用户可以在网站上浏览电影信息和查询电影，并且网站会根据用户的浏览记录给用户进行实时的电影推荐。现已将网站部署在 http://115.159.204.68 网站上，感兴趣的朋友可以自行查看。Git的安装与IDEA和github的集成可以参考博客。
项目架构：
网站展示：
三、后台管理系统
开发环境： IntelliJ IDEA + maven + git + linux + powerdesigner
软件架构： mysql + mybatis + spring + springmvc + easyui
项目描述： 后台管理系统主要对用户信息和电影信息进行管理，如添加删除电影信息和完成用户信息的完善。其中为了更好地保存电影的图片信息，搭建了图片服务器，关于图片服务器FastDFS的搭建可参考博客。后台系统也布置在服务器上，感兴趣的朋友可以通过地址 http://115.159.204.68:8080/ 访问，为大家提供的测试账号为 test，密码为88888888。
项目架构：
网站展示：
四、推荐系统（Spark）
开发环境： IntelliJ IDEA + maven + git + linux
软件架构： hadoop + zookeeper + flume + kafka + nginx + spark + hive + mysql
项目描述： 通过在电影网站系统埋点，获取到用户的点击事件（如用户喜欢哪部电影或对某部电影的评分）并将信息传至推荐系统，推荐系统根据该信息做出相应的处理，将推荐结果存入到mysql数据库中，web前端通过查询数据库将推荐的电影展示给用户。推荐流程如下：
项目架构：
具体步骤：
1.服务器规划（linux镜像为centos6）：
spark1（ip 192.168.13.134），分配8G内存，4核
spark2（ip 192.168.13.135），分配6G内存，4核
spark3（ip 192.168.13.136），分配6G内存，4核
2.电影数据集，地址： 本次下载的为1m大小的数据集
3.环境的搭建：
1）hdfs搭建
spark1上搭建namenode,secondary namenode,datanode
spark2上搭建datanode
spark3上搭建datanode
2）yarn搭建
spark1上搭建resourcemanager,nodemanager
spark2上搭建nodemanager
spark3上搭建nodemanager
3）mysql搭建,在spark2上搭建
4）hive搭建,在spark1上搭建
5）spark集群搭建，搭建standalone模式，spark1为master，其他为worker
4.数据的清洗： （上传数据至hdfs中，hdfs操作）
1）启动 hdfs： [root@spark1 ~]# start-dfs.sh
2）启动 yarn： [root@spark1 ~]# start-yarn.sh
3）启动 mysql： [root@spark2 ~]# service mysqld start
4）启动 hive： [root@spark1 ~]# hive –service metastore
5）启动 spark集群： [root@spark1 spark-1.6.1]# ./sbin/start-all.sh
6）代码(com.zxl.datacleaner.ETL)打包上传（spark-sql与hive集成）
代码位于 package com.zxl.datacleaner.ETL，打包为 ETL.jar
运行代码 spark-submit –class com.zxl.datacleaner.ETL –total-executor-cores 2 –executor-memory 2g lib/ETL.jar
成功于hive中建表
5.数据的加工， 根据ALS算法对数据建立模型(ALS论文)
1）启动 hdfs： [root@spark1 ~]# start-dfs.sh
2）启动 yarn： [root@spark1 ~]# start-yarn.sh
3）启动 mysql： [root@spark2 ~]# service mysqld start
4）启动 hive： [root@spark1 ~]# hive –service metastore
5）启动 spark集群： [root@spark1 spark-1.6.1]# ./sbin/start-all.sh
6）代码(com.zxl.datacleaner.RatingData)打包上传，测试建立模型
6.建立模型， 根据RMSE(均方根误差)选取较好的模型
1）启动上述的服务
2）代码(com.zxl.ml.ModelTraining)打包上传，建立模型
注：com.zxl.ml.ModelTraining2中代码训练单个模型，其中参数 rank=50, iteration = 10, lambda = 0.01
代码位于 package com.zxl.ml.ModelTraining，打包为 Spark_Movie.jar
运行代码 spark-submit –class com.zxl.ml.ModelTraining lib/Spark_Movie.jar
7.产生推荐结果
1）启动上述的服务
2）代码(com.zxl.ml.Recommender)打包上传，产生推荐结果
8.数据入库， 存储为所有用户推荐的电影结果，mysql中存入的格式为(userid, movieid,rating)
1）启动上述的服务
2）代码(com.zxl.ml.RecommendForAllUsers)打包上传，数据入库
运行代码 spark-submit –class com.zxl.ml.RecommendForAllUsers –jars lib/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar lib/Spark_Movie.jar
9.实时数据的发送
1）安装nginx，用来接收电影网站上用户的点击信息，写入本地文件
2）安装flume，实时监控本地文件，将数据发送至kafka消息队列中
10.实时数据的接收处理 ，如果打包到服务器运行错误，也可在本地IDEA上运行
1）安装zookeeper
2）安装kafka，用来接收发送数据
3）启动上述的服务
4）启动zookeeper： [root@spark1 soft]# zkServer.sh start
4）启动flume：[root@spark1 flume]# bin/flume-ng agent -c ./conf/ -f conf/flume-conf.properties -Dflume.root.logger=DEBUG,console -n a1
5）启动kafka： [root@spark1 kafka_2.11-0.10.1.0]# bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
6）代码(com.zxl.datacleaner.PopularMovies2)运行，用于为没有登录或新用户推荐，默认推荐观看最多的5部电影
7）代码运行(需指定jar包 kafka-clients-0.10.1.0.jar)
spark-submit –class com.zxl.streaming.SparkDrStreamALS –total-executor-cores 2 –executor-memory 1g –jars lib/kafka-clients-0.10.1.0.jar lib/Spark_Movie.jar
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「xl.zhang」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u011254180/article/details/80006453
转：基于Spark的电影推荐系统（包含爬虫项目、web网站、后台管理系统以及spark推荐系统）相关推荐
- 基于Spark的新闻推荐系统，包含爬虫项目、web网站以及spark推荐系统
下载地址:https://download.csdn.net/download/ouyangxiaobai123/22174377 项目介绍: 基于Spark的新闻推荐系统,包含爬虫项目.web网站以 ...
- 基于 java Swing 客户端 和 Spring Boot/Spring Cloud Alibaba 后台管理系统
基于 java Swing 客户端 和 Spring Boot/Spring Cloud & Alibaba 后台管理系统 基于 java Swing 客户端 和 Spring Boot/Sp ...
- 基于java springboot的小说阅读微信小程序含后台管理系统源码
系统运行环境 开发工具 eclipse(idea),mysql5.7(大于5.5),navicat,小程序开发工具 硬件要求 windows操作系统 cpu:2.4GHz 内存:4G 硬盘:100G ...
- 基于Laravel开发博客应用系列 —— 构建博客后台管理系统
一个完整的博客应用不能没有后台管理系统.所以在本节中我们将继续完善博客应用 -- 开发后台管理系统. 1.创建路由 在上一节十分钟创建博客项目中,已经设置过了 app/Http/routes.php, ...
- 基于ThinkPHP6的网站后台管理系统
项目介绍 一款 PHP 语言基于 ThinkPhp6.x.Layui.MySQL等框架精心打造的一款模块化.插件化.高性能的前后端分离架构敏捷开发框架,可用于快速搭建前后端分离后台管理系统,本着简化开 ...
- 基于SpringBoot的网站后台管理系统
项目介绍 一款 Java 语言基于 SpringBoot2.x.Layui.Thymeleaf.MybatisPlus.Shiro.MySQL等框架精心打造的一款模块化.插件化.高性能的前后端分离架构 ...
- React项目-点餐后台管理系统-react框架实现后台管理系统(包含权限处理)--新手入坑必看！（一）
点餐后台管理系统(react) 一.前言 二.项目介绍 三.相关技术 四.项目实现的功能 4.1.功能分析 4.2.项目结构 4.3.axios封装及mock数据 4.3.1.axios封装 4.3. ...
- 多款非常优秀的基于 vue3.x 、Native UI、TypeScript 的中后台管理系统模板
前言 今天给大家分享5款开源且非常优秀的基于 vue3.x . Native UI 的中后台管理系统模板,助力大家快速开发一个中后台管理系统 Soybean Admin 简介 Soybean Admi ...
- 基于MUI的电影新闻的webapp项目开发
写在前面:之前,本人在自学webapp的过程中,一直没有找到一份比较完整的开发步骤文档,都是一些零零散散的文档,走了很多弯路,也耽误了很多的时间,其中尝试了多种框架,感觉MUI这种H5+的模式是比较适 ...
- 基于springboot2.0跟layui构建的前后端分离后台管理系统
Active4j-boot是基于SpingBoot2.0轻量级的java快速开发框架.以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,Mybatis Plus为数据 ...
最新文章
- 定义一个复数类Complex，重载运算符+
- android百度地图覆盖物异步加载图片,Android 百度地图marker中图片不显示的解决方法(推荐)...
- 入行IT，为什么建议你学Java？
- layui获取checkbox选中值_小程序之十二 获取多选按钮数值及后续想法
- PPS2013校园招聘笔试题
- long long , __int64 范围
- php外联样式,css外联样式不起作用怎么办
- 关联分析（Association analysis）
- 《那些年啊，那些事——一个程序员的奋斗史》——79
- git设置全局账号密码_jenkins2.222使用之二、总体设置
- PTA—考试座位号(C语言)
- oracle 常用语句2
- 双非一本考研湖南大学计算机技术初试经验分享
- TeamTalk 线程池详解
- mybatis学习（二）
- java 新浪短链接_java高仿新浪微博短链接地址生成工具ShortUrlGenerator.java | 学步园...
- sit是什么环境_测试环境是什么_搭建测试环境要遵循什么原则？
- MySQL-7 DDL约束 标识列 TCL事务控制语言 视图view
- UEFI开发历程1—edk2开发环境的搭建以及在虚拟机QEMU运行OVMF固件
- 媒体人都在使用的全能超强视频格式转换器 - OmniConverter (Mac版)