实例介绍
【实例简介】
基于Spark的电影推荐系统
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）。
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：
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：
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
【实例截图】
标签： 系统
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