基于spark大数据的音乐推荐大数据作业.zip基于spark编写的音乐推荐大数据作业，使用scala编程，使用python的flash框架作为可视化展示。 Audioscrobbler数据集有趣地方在于仅仅记录播放的历史：“某某某 播放了 什么”。一个播放记录带来的信息量远远小于一个评分数据带来的信息量，但是评分数据总量肯定没有播放历史记录的数据多，当大量播放历史记录放在一起的时候，比评分数据将更有价值。 主要的数据集是 user_artist_data.txt 文件，里面大约包含 141000 唯一的用户和 1.6 百万唯一的artist艺术家，大约 24.2 百万用户播放记录。 基于spark大数据的音乐推荐大数据作业.zip基于spark编写的音乐推荐大数据作业，使用scala编程，使用python的flash框架作为可视化展示。 Audioscrobbler数据集有趣地方在于仅仅记录播放的历史：“某某某 播放了 什么”。一个播放记录带来的信息量远远小于一个评分数据带来的信息量，但是评分数据总量肯定没有播放历史记录的数据多，当大量播放历史记录放在一起的时候，比评分数据将更有价