再拖就晚了！大四不选《Hadoop图书推荐系统》可能延毕💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计

💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜

基于Hadoop的图书推荐系统介绍《基于Hadoop的图书推荐系统》以Hadoop与Spark为核心大数据栈，借助HDFS完成TB级图书与用户行为数据的分布式存储，通过Spark SQL与Pandas/NumPy实现高效清洗、特征提取及协同过滤矩阵运算，配合Python Django或Java Spring Boot后端提供RESTful接口，前端采用Vue+ElementUI+Echarts实时可视化展示；系统主页聚合热门推荐与个性化榜单，用户模块支持注册、登录与个人资料管理，图书信息、作者、分类与资讯四大实体由MySQL统一存储，借助Spark MLlib训练ALS模型并每日增量更新推荐结果，轮播图管理和系统简介模块便于运营动态维护，个人中心集成修改密码、浏览历史与反馈中心，所有日志与交互数据回流HDFS用于持续迭代优化，整套方案从数据采集、分布式计算到前后端交互闭环完整，可直接作为计算机专业毕业设计的大数据实践项目。

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基于Hadoop的图书推荐系统代码展示


ratings = spark.read.parquet("hdfs://namenode:9000/book/ratings.parquet") .select("user_id", "book_id", "rating")

als = ALS(maxIter=10, regParam=0.1, userCol="user_id", itemCol="book_id", ratingCol="rating",

coldStartStrategy="drop")

model = als.fit(ratings)

model.write().overwrite().save("hdfs://namenode:9000/models/als")

recs = model.recommendForAllUsers(10)

recs.write.mode("overwrite").parquet("hdfs://namenode:9000/recommend/offline")

def realtime_recommend(request):

uid = int(request.GET["uid"])

spark = SparkSession.builder.appName("realtime").getOrCreate()

model = ALSModel.load("hdfs://namenode:9000/models/als")

hist = spark.read.parquet("hdfs://namenode:9000/book/ratings.parquet") .filter(col("user_id") == uid) .select("book_id")

all_books = spark.read.parquet("hdfs://namenode:9000/book/books.parquet") .select("book_id")

unseen = all_books.join(hist, on="book_id", how="left_anti")

user_df = unseen.withColumn("user_id", lit(uid))

preds = model.transform(user_df).orderBy(col("prediction").desc()).limit(10)

ids = [int(r.book_id) for r in preds.collect()]

return JsonResponse({"ids": ids})

def sync_logs_and_update():

conn = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", db="library")

sql = "SELECT user_id,book_id,rating,UNIX_TIMESTAMP(ts) FROM rating_log WHERE ts > %s"

last = open("last_sync.txt").read().strip()

df = pd.read_sql(sql % last, conn)

if not df.empty:

spark_df = spark.createDataFrame(df).withColumnRenamed("UNIX_TIMESTAMP(ts)", "timestamp")

spark_df.write.mode("append").parquet("hdfs://namenode:9000/book/ratings.parquet")

latest = str(df["timestamp"].max())

open("last_sync.txt", "w").write(latest)

train_als_model()

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