spark电影推荐系统的spark设计需求分析

根据引用所述，基于Spark的电影推荐与分析系统的设计需求分析如下：

1. 数据处理：使用Spark对电影数据进行处理，包括数据清洗、去重、转换等操作，以便后续的推荐算法使用。

2. 推荐算法：使用基于用户的协同过滤算法进行电影推荐，该算法可以根据用户的历史行为和偏好，向用户推荐相似的电影。

3. 数据存储：使用MySQL数据库存储电影数据和用户行为数据，以便后续的数据分析和推荐算法使用。

4. 系统架构：使用Django框架搭建Web应用程序，使用BootStrap进行前端开发，将推荐结果展示给用户。

5. 性能优化：使用Spark的分布式计算能力，对大规模数据进行处理和分析，提高系统的性能和效率。

6. 用户交互：为用户提供良好的交互体验，包括用户注册、登录、电影搜索、推荐结果展示等功能。

7. 系统安全：保证系统的安全性，包括用户数据的保护、系统的防护等方面。