1 背景详情

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，正在逐渐取代速度较慢的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 ，只需掌握一门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显著的加速。
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步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。
系统为客户推荐出最合适的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
• 离线数据解决
  SparkSQL
• 实时数据解决
  kafka, SparkStreaming
• 数据应用层
  MLlib
• 数据展现和对接
  ZEPPELIN

系统架构

3 主要板块

在我们的项目中，主要有以下的板块
存储板块: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板块:加载原始数据，清洗，加工，为模型训练板块和推荐板块准备所需要的各种数据。 模型训练板块:负责产生模型，以及寻觅最佳的模型 推荐板块: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板块中。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，最后存储到存储板块中。 数据展现板块:负责展现项目中所用的数据

4 系统开发重难点

在我们的项目中，主要有以下的开发的重难点
1.数据仓库的准备 2.数据的解决 3.实时数据流

5 补充内容