【源码】基于SpringMVC和Hadoop的大数据电影推荐系统

项目简介

本项目借助SpringMVC框架和Hadoop平台搭建大数据电影推荐系统。系统运用SpringMVC达成用户交互，依靠Hadoop开展大数据处理，为用户提供个性化电影推荐服务。

项目的主要特性和功能

1. 用户交互：采用SpringMVC框架，具备用户登录、注册、电影浏览等交互功能。
2. 大数据处理：利用Hadoop平台进行电影数据的分布式存储与处理，涵盖数据导入、导出、分析等操作。
3. 推荐算法：依据用户行为和电影数据，通过Hadoop进行大数据分析，生成个性化电影推荐列表。
4. 文件操作：支持从HDFS（Hadoop分布式文件系统）复制文件到本地文件系统，以及将本地文件上传到HDFS。
5. 数据库操作：通过DAO（数据访问对象）模式实现对电影、用户等数据的增删改查操作。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Java开发环境（JDK）。
• 安装Hadoop并配置HDFS。
• 安装SpringMVC框架及相关依赖。

项目导入

• 将项目导入到IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）中。
• 配置项目依赖，保证所有必要的库和框架都已正确导入。

数据库配置

• 配置数据库连接信息，确保项目能连接到数据库。
• 创建必要的表结构，并导入初始数据。

运行项目

• 启动Hadoop集群。
• 运行SpringMVC项目，启动用户交互界面。

功能测试

• 测试用户登录、注册功能。
• 测试电影数据的导入、导出功能。
• 测试推荐算法，确保推荐结果的准确性。

完成以上步骤，即可成功部署并运行本项目，体验大数据电影推荐系统。

下载地址

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