【源码】基于Hadoop和Spark的电商推荐系统

项目简介

本项目是基于Hadoop和Spark框架的电商推荐系统，借助大数据技术与机器学习算法，为用户提供个性化商品推荐服务。系统融合离线推荐与实时推荐技术，运用协同过滤和基于内容的推荐方法，实现精准的商品推荐。

项目的主要特性和功能

1. 离线推荐系统

• 数据初始化：借助Spark SQL将初始化数据加载到MongoDB。
• 离线统计服务：运用Spark Core和Spark SQL开展批处理统计，生成商品评分统计数据。
• 离线推荐服务：利用Spark MLlib的ALS算法生成用户推荐矩阵和商品相似度矩阵。

2. 实时推荐系统

• 日志采集服务：通过Flume - ng实时采集用户评分行为数据并发送到Kafka集群。
• 消息缓冲服务：以Kafka作为流式数据缓存组件，接收Flume数据并推送给实时推荐系统。
• 实时推荐服务：采用Spark Streaming处理Kafka中的数据，通过实时推荐算法更新推荐结果。

3. 综合业务服务

• 用户可视化：使用AngularJS2实现用户交互和业务数据展示。
• 业务逻辑：通过Spring框架构建JavaEE层面的业务逻辑，部署在Tomcat上。

4. 数据存储

• 业务数据库：使用MongoDB存储业务逻辑数据。
• 缓存数据库：使用Redis满足实时推荐系统对数据的高速获取需求。

安装使用步骤

1. 环境准备

安装Java、Python、Spark、Hadoop等必要开发环境，配置Flume、Kafka、MongoDB、Redis等组件。

2. 数据初始化

通过提供的SQL脚本初始化MongoDB数据库，配置Spark SQL连接Hadoop数据源，将初始化数据加载到MongoDB。

3. 启动服务

启动Flume服务并配置以采集日志数据，启动Kafka集群接收Flume推送的数据，启动Spark Streaming程序进行实时数据处理和推荐。

4. 前端配置与部署

配置AngularJS2前端应用，对接后端服务API，将应用部署到Web服务器（如Tomcat）。

5. 测试与监控

通过提供的测试视频进行项目测试，配置监控工具（如ELK）进行日志分析和监控。

下载地址

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