基于Spark+Scala+MongoDB的大数据实战，商品推荐系统设计与实现.zip

该资源真实可靠，代码都经测试过，能跑通。 快速：Apache Spark以内存计算为核心。 通用 ：一站式解决各个问题，ADHOC SQL查询，流计算，数据挖掘，图计算完整的生态圈。只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速。存储层：HDFS作为底层存储，Hive作为数据仓库 （Hive Metastore:Hive管理数据的schema） 离线数据处理：SparkSQL (做数据查询引擎<===> 数据ETL) 实时数据处理：Kafka + Spark Streaming 数据应用层：MLlib 产生一个模型 als算法 数据展示和对接：Zeppelin 选用考量： HDFS不管是在存储的性能，稳定性 吞吐量 都是在主流文件系统中很占有优势的 如果感觉HDFS存储还是比较慢，可以采用SSD硬盘等方案。存储模块：搭建和配置HDFS分布式存储系统，并Hbase和MySQL作为备用方案。 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系统中实时推荐负责产生实时的消息队列，并且消费实时消息产生推荐结果，最后存储在存储模块中。 数据展示模块：负责展示项目中所用的数据。 数据流向：数据仓库怎么理解？两种东西，其一是IBM微软数据产品为代表的，其二是Hadoop+Hive+Apache Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取，写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。 可以将结构投影到已经存储的数据上。 提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive。