# Hadoop实现电影推荐系统
## 介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大数据集。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Hadoop实现一个简单的电影推荐系统。对于刚入行的小白开发者来说，这是一个很好的练习项目，可以帮助他们理解Hadoop的核心概念和工作原理。
## 流程概述
下面是实现电影推荐系统的基本流程概述：
步骤 | 描述
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1. 数据准备
原创
2023-07-31 20:55:35
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利用Spark MLIB实现电影推荐源码及数据集：https://github.com/luo948521848/BigDataSpark 机器学习库MLLib MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原
原创
2023-03-08 10:45:16
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电影评分案例之高效TopN例如:我们要求每部电影的最高评分的前n条记录,按照之前的做法在map端是以电影名为key,MovieBean为value,输出到reduce端,然后分组,将每组数组放入到List集合中按分数高低进行排序,取前n条. 此时我么可以考虑在map端时将MovieBean作为key,输出到缓存区中,让缓存区自动按电影名分区并排序,然后分组,在reduce端我们只需要取出前n条记录
在上一篇文章中，我们介绍了推荐系统的主要工作流程。在接下来的文章中，我们会详细分析推荐系统中的过滤技术。推荐系统中不同的过滤技术推荐系统要想为用户提供切实有用的推荐服务，高效、准确的推荐技术至关重要，也就是说，理解不同推荐过滤技术的特征和潜力至关重要。下图显示了推荐系统中不同的过滤技术： 推荐过程中不同的过滤技术 基于内容的过滤技术（Content-based f
1.设计任务通过编写代码，设计一个基于Hadoop的电影推荐系统，通过此推荐系统的编写，掌握在Hadoop平台上的文件操作，数据处理的技能。工程文件放在百度网盘了，运行run.py即可启动程序，由于代码年份久远，我已尽量打了注释，大家可以下载后进行摸索。链接：https://pan.baidu.com/s/17OpSNstnFA1nVxDisuNBBg 提取码：9fv3 2.开发环境windows
一、框架大数据技术框架hadoop生态系统：HDFS Hbase 数据的存储 Flume kaflka 非结构化数据的收集 （日志形式） Sqoop 结构化数据的收集MapReduce 离线计算 Spark 内存计算Hive Pig Spark SQL 结构化数据的访问 MLIb 推荐算法Oozie 调度Ambari 用户界面Spark redis基于内存的数据库 WEB 框架 用户看到， Gra
电影推荐系统-整体总结（一）从整体上谈论此项目一、推荐系统推荐系统，推荐系统是信息过载所采用的措施，面对海量的数据信息，从中快速推荐出符合用户特点的物品。二、该电影推荐系统整体架构该电影推荐项目主要实现了关键电影指标的数据统计和电影的推荐功能。1.其中，涉及到的几个重点框架包括： Spark(Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib)--提
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2023-07-12 13:17:07
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1 项目介绍2 涉及的技术3 推荐流程图4 收获5 问题1 项目介绍使用Spark框架实现电影推荐系统；运用数据挖掘的算法产生模型，为用户精准推荐喜好的电影；分别通过离线和实时两种方式实现电影推荐系统；2 涉及技术Spark：基于内存的分布式计算框架Hadoop：分布式离线计算框架Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可
最全的推荐系统数据下载链接，包括社交网络1.电影推荐数据集（社交数据集）FilmTrust 该数据集是2011年6月从FilmTrust网站上抓取的一个小型数据集。包含用户对电影的评分信息和用户间的社交信息。数据量较小，只有35497条评分数据。1853条社交数据。 下载链接：https://github.com/guoguibing/
推荐系统可以大致分为三类：基于内容的推荐系统，基于协同过滤推荐系统和混合推荐系统（使用这两者方式组合）。基于内容的推荐系统使用物品的特征来推荐其他类似物品。 例如，如果我在淘宝上浏览一件纯色T恤，基于内容的推荐系统可能会推荐给我其他款式的纯色的T恤，因为它们具有相似的特征（袖子，颜色等）。基于协同过滤的系统根据用户的行为来推荐其他物品。 它们包括基于用户协同过滤(userCF)，和基于物品的协同过
主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。从2011年开始，中国进入大数据风起云涌
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2014-02-20 17:19:00
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http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/
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2023-05-07 11:39:53
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Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品
原创
2022-09-22 23:25:05
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这时以前的文章链接：如何使用Spark ALS实现协同过滤http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=13620(出处: about云开发)，基于spark0.9官网当时给的例子，与本文有有所不同，本文最后也有经过修改的相关代码还有一些DataFrame的实现。/**
* Created by raini on 16-2-2
一、Hadoop streaming 详解Hadoop streaming能够让Ruby、Python、PHP、和C++等非Java类语言编写的map或reduce程序在hadoop集群上运行，且map/reduce程序只要遵循从标准输入stdin，到标准输出stdout即可。1.1 Hadoop流命令使用参数可选/必选解释-input必选输入文件路径-output必选输出文件路径-mapper必
摘 要随着互联网与移动互联网迅速普及，网络上的电影娱乐信息数量相当庞大，人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大,个性化的离线与实时的电影推荐系统 成为一个热门。然而电影信息的表示相当复杂，己有的相似度计算方法与推荐算法都各有优势，导致单一的相似度计算方法与推荐算法无法合适地应用于离线与实时的电影推荐系统 中。大量的电影数据的管理运营随着数据量的增长也变得越来越复杂，因此，如何综合
# 基于Hadoop的电影推荐系统
## 介绍
电影推荐系统是一种利用机器学习和数据分析技术，根据用户的兴趣和历史行为，为用户推荐他们可能喜欢的电影。在大数据时代，推荐系统需要处理海量的用户和电影数据，这就需要使用分布式计算框架如Hadoop来进行处理和分析。
本文将介绍如何使用Python和Hadoop构建一个基于Hadoop的电影推荐系统。我们将使用Hadoop的MapReduce框架来处
原创
2023-08-03 07:03:04
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编写可扩展、分布式的数据密集型程序的基础知识为什么数据量很大？在当今社会，我们正在被数据包围，人们上传视频、用手机照相、发短信给朋友、更新Facebook、网上留言以及点击广告等，都产生大量的数据。重要的是，服务提供者不能不这些数据随便的删除，如何存储这些数据就成为了难题。数据以指数级的增长！~也就是U的右半边数据的增长首先对像谷歌、雅虎、亚马逊、微软、Facebook、腾讯、百度、阿里等等公司
1.问题规划推荐系统在我们的日常生活中其实很常见，比如电影推荐等等。因此下面就以电影推荐为例子介绍推荐系统。首先如下图所示： 上图中的一些信息点包括如下：例子是一个电影评分的例子，用户可以对电影进行0~5的评分。如果用户未对某个电影进行评分，那么就会被标记为？。从图中可以看到，Alice和Bob对于前三个电影的评分较高，这三个电影大多偏向于爱情。而对于后面两个电影的评分则为0，这两个电影偏向于动作
