从零构建 Spark-机器学习电影推荐系统(一) - 概述1 背景介绍2 项目架构3 主要模块4 系统开发重难点5 补充内容

1 背景介绍

1.1 行业背景

在2014年以后，大数据领域内掀起了一股强劲的Apache Spark学习和应用的浪潮。 Apache Spark以内存计算为核心，以其通用，快速和完整的生态圈等特点，正在逐步取代速度较慢的hadoop，越来越多的应用在了企业中。 ADHOC SQL查询，流计算，数据挖掘，图计算，R语言，一个又一个功能强大的组件使得越来越多的spark爱好者和企业界意识到，只要掌握一门spark技术，就能够为大多数的企业遇到的大数据的应用场景提供明显的加速。学习Spark，成为一名合格的Spark工程师，使得每个致力于大数据行业的人，不仅能得到技术上的提升，也为个人的薪资带来了巨大的提升空间。

1.2 应用背景

随着互联网和大数据技术的发展，以“猜你喜欢”等为代表的推荐系统的应用场景逐渐普及到各个大型的网站中。从购物到旅游，从餐饮外卖到新闻资讯，几乎随处可见推荐系统的身影。在这个项目中，我们将一起走进推荐系统的世界，看一看如何自己动手开发一套电影推荐系统。

1.3 项目和技术背景

本项目是一个基于Apache Spark的电影推荐系统。系统为用户推荐出最合适的5部电影。整个系统运用了Spark,Hadoop,Hive,Kafka等常用的大数据组件，分为离线推荐和实时推荐2个主要的技术路线。

2 项目架构

存储层 HDFS作为底层存储，Hive做为数据仓库
离线数据处理 SparkSQL
实时数据处理 kafka, SparkStreaming
数据应用层 MLlib
数据展示和对接 ZEPPELIN

系统架构

3 主要模块

在我们的项目中，主要有以下的模块存储模块:搭建和配置HDFS分布式文件存储系统，并且把Hbase和MYSQL做为备用的存储数据库 ETL模块:加载原始数据，清洗，加工，为模型训练模块和推荐模块准备所需要的各种数据。模型训练模块:负责产生模型，以及寻找最佳的模型推荐模块:包含离线推荐和实时推荐，离线推荐负责把推荐结果存储到存储模块中。实时推荐则负责产生实时消息队列，并且消费实时消息产生推荐结果，最后存储到存储模块中。数据展示模块:负责展示项目中所用的数据