大数据技术之电影推荐系统项目

发布时间:2021年12月09日作者:atguigu浏览次数:1,062

项目体系架构设计

项目系统架构

项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的MovieLens数据集作为依托,以某科技公司电影网站真实业务数据架构为基础,构建了符合教学体系的一体化的电影推荐系统,包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。

大数据培训项目

用户可视化:主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示,主体采用AngularJS2进行实现,部署在Apache服务上。

综合业务服务:主要实现JavaEE层面整体的业务逻辑,通过Spring进行构建,对接业务需求。部署在Tomcat上。

【数据存储部分】

业务数据库:项目采用广泛应用的文档数据库MongDB作为主数据库,主要负责平台业务逻辑数据的存储。

搜索服务器:项目爱用ElasticSearch作为模糊检索服务器,通过利用ES强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。

缓存数据库:项目采用Redis作为缓存数据库,主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。

【离线推荐部分】

离线统计服务:批处理统计性业务采用Spark Core + Spark SQL进行实现,实现对指标类数据的统计任务。

离线推荐服务:离线推荐业务采用Spark Core + Spark MLlib进行实现,采用ALS算法进行实现。

工作调度服务:对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度,采用Azkaban进行任务的调度。

【实时推荐部分】

日志采集服务:通过利用Flume-ng对业务平台中用户对于电影的一次评分行为进行采集,实时发送到Kafka集群。

消息缓冲服务:项目采用Kafka作为流式数据的缓存组件,接受来自Flume的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。

实时推荐服务:项目采用Spark Streaming作为实时推荐系统,通过接收Kafka中缓存的数据,通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理,并将结构合并更新到MongoDB数据库。

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