基于 Hadoop 的音乐推荐系统dfd数据流图

### 基于 Hadoop 的音乐推荐系统数据流图设计架构

#### 1. 数据采集层
在基于Hadoop的音乐推荐系统中，数据主要来源于两个方面：一是音乐资源本身的信息；二是用户的行为记录。这些原始数据通过ETL工具被抽取、转换并加载至HDFS文件系统中进行初步处理[^1]。

graph LR;
    A[外部数据源] --> B{ETL过程};
    B --> C[HDFS];

#### 2. 存储管理层
经过预处理的数据会被持久化保存下来以便后续访问查询。这里采用了分布式列族数据库HBase来存储结构化的音乐元数据及用户交互日志，而大规模非结构化音频文件则继续存放在HDFS里。

subgraph 存储管理层
direction TB
C[HDFS] -.-> D[HBase]
end

#### 3. 计算分析层
当需要对海量历史数据执行复杂运算时，则会启动MapReduce作业，在整个集群范围内并行计算得出统计指标或是训练机器学习算法所需的特征向量。特别提到的是，Mahout库提供了丰富的协同过滤方法支持个性化推荐引擎开发工作。

subgraph 计算分析层
D[HBase] --> E[MapReduce Job];
E --> F[Mahout Library];
F --> G[推荐模型];
G -->|反馈给前端展示| I[Web UI];
end

#### 4. 应用服务层
最终形成的推荐列表以及其他辅助信息经由RESTful API接口传递给客户端应用程序调用显示出来供终端消费者浏览挑选喜爱曲目。此外还存在一个友好的图形化操作面板帮助管理员维护后台业务逻辑流程。

subgraph 应用服务层
I[Web UI] --> J[HTTP请求/响应];
J --> K[Spring Boot Application];
K --> L[MySQL Database];
end

整体来看，上述四个层次构成了完整的基于Hadoop平台搭建起来的在线音乐服务平台框架体系，不仅有效解决了传统单机模式下难以克服的大规模并发读写难题，同时也大大提升了用户体验质量和服务水平。