项目名称 电影推荐系统——烂豆瓣 项目目标 打开电影网站，脑袋就开始发大，动作片，爱情片，科幻片，中国的，欧美的，日韩的，到底哪一部最合自己的口味？茫茫影海，想要找到自己的“真爱”，谈何容易？我们知道你们找得辛苦，所以我们为你量身推荐电影！ 项目任务 任务 具体任务 负责人 工作量 数据集 负责完成收集电影、用户以及评分数据集，并对数据进行清洗，建立新的数据结构。建立并维护系统数据库。 推荐引擎 负责完成推荐系统，包括基于用户历史数据的离线推荐系统以及收集用户实时行为数据，进行精准的实时推荐。 API服务 负责完成基于烂豆瓣各产品，面向开发者的开放接口（API）服务。在这里，开发者可以接入烂豆瓣电影推荐的优质内容，以及基于各种兴趣的用户关系。 web应用 负责完成一个电影推荐web应用，利用开发接口API以及酷炫的web前端页面，实现用户与推荐系统的完美交互。 数据集 本系统所需要的电影数

将该jar包上传至flume/lib目录下，并将spark-streaming-flume其他版本jar包删除即可使用，该jar包适用于spark2.1.3版本使用

实验五 Spark Streaming编程初级实践 1 实验目的 （1）实现文件流输入 （2）实现RDD队列流输入 （3）实现套接字流输入到mysql （4）实现kafka和Flume的安装以及将结果写入MySQL 2 实验平台 操作系统：Ubuntu16.04 数据库：MySQL Spark：2.4.0 Kafka：2.11 Flume：1.7.0 3 实验要求 1.文件流输入 2.RDD队列流输入 3.套接字流输入 4.kafka和Flume将结果写入MySQL 4 实验内容和步骤（操作结果要附图） 一、文件流输入 二、RDD队列流输入 三、套接字流 四、kafka和Flume将结果写入MySQL 5 实验总结

大数据，spark项目，straming

Spark 项目流 org.apache.spark/spark-streaming_2.12/3.1.2/spark-streaming_2.12-3.1.2.jar

一、实验目的 1.理解Spark Streaming的工作流程。 2.理解Spark Streaming的工作原理。 3.学会使用Spark Streaming处理流式数据。 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 （一）Spark Streaming处理套接字流 1：编写处理套接字流的java程序代码 2：导入缺失的jar包 3：把java程序导出为jar包 4：start-all.sh，启动所有进程，并查看情况 5：启动Spark分布式集群并查看信息 6：启动9999端口 7：切换到jar包所在路径 8：提交程序到spark集群上运行 9：监测端口内容，每隔10秒钟输出一次，当有内容出现的时候，单词计数输出内容 10：退出监测，Ctrl+Z，但是这样并没有完全退出监测，到http://localhost:8080/里杀死该任务，也可以使用Ctrl+C完全退出 （二）Spark Streaming处理RDD队列流 （三）Spark Streaming处理文件流

spark-streaming-flume-sink_2.11-2.0.0.jar的jar包。

运行saprk-streaming所需的jar包,spark-streaming-kafka-assembly_2.10-1.6.3.jar

spark streaming 实时处理

spark streaming