小項目案例：電影推薦系統
項目背景：
假設你是一家電影平臺的數據分析師，你需要設計一個基于Hadoop的電影推薦系統。該系統能夠根據用戶的喜好和歷史觀影記錄，為用戶推薦他們可能會喜歡的電影。
項目目標：
收集和處理用戶的觀影數據，包括用戶ID、電影ID、評分等信息。
構建用戶-電影的評分矩陣，用于計算用戶之間的相似度。
根據用戶之間的相似度，為用戶推薦他們可能會喜歡的電影。
項目步驟：
從電影平臺的數據庫中獲取用戶的觀影數據。
對數據進行清洗和去重處理。
將數據格式轉化為適合Hadoop處理的格式，如CSV或文本文件。
使用Hadoop MapReduce計算用戶-電影的評分矩陣。
將用戶觀影數據按用戶ID分組，計算每個用戶對每部電影的評分。
將計算結果輸出為用戶-電影-評分的格式。
使用Hadoop MapReduce計算用戶之間的相似度。
將評分矩陣按電影ID分組，計算每對用戶之間的相似度。
將計算結果輸出為用戶對之間相似度的格式。
對于每個用戶，找到與其最相似的K個用戶。
根據這K個用戶的觀影記錄，為用戶推薦他們觀看過但該用戶還未觀看過的電影。
將推薦結果記錄到數據庫中，以供電影平臺展示給用戶。
提供一個簡單的用戶界面，用戶可以輸入自己的ID，查看推薦給自己的電影列表。
這是一個簡單的電影推薦系統的設計案例，可以根據具體需求進行擴展和優化。使用Hadoop進行數據處理和計算，能夠有效地處理大規模的用戶觀影數據，提供個性化的推薦服務。
