基于Hadoop的图书推荐系统的系统功能模块设计怎么写，用mybatis和springboot展示的

非常感谢您的问题。以下是一个基于Hadoop的图书推荐系统的系统功能模块设计，同时使用MyBatis和Spring Boot进行展示：

1. 数据采集和预处理
- 从各种数据源（如Amazon、豆瓣等）采集图书相关信息（如书名、作者、价格、评分等）
- 对采集到的数据进行预处理，如去重、数据清洗、格式统一等
- 将处理后的数据存储到Hadoop分布式文件系统中

2. 用户画像和行为分析
- 对用户在系统中的行为进行监控和分析，如用户阅读的图书、购买的图书等
- 根据用户行为和其他信息，构建用户画像，包括用户的兴趣、偏好等
- 将用户画像和行为数据存储到Hadoop分布式文件系统中

3. 推荐算法
- 基于用户画像和行为数据，选择适当的推荐算法进行推荐
- 实现基于协同过滤、基于内容的推荐等算法
- 将推荐结果存储到Hadoop分布式文件系统中

4. 推荐服务
- 根据用户的请求，调用推荐算法生成推荐结果
- 使用Spring Boot实现RESTful API接口，接收用户请求，返回推荐结果

5. 数据可视化
- 使用MyBatis对Hadoop分布式文件系统中的数据进行访问，并将数据返回给前端
- 使用Spring Boot实现前后端分离的Web应用，前端使用Vue或React等框架，实现数据可视化展示，如用户画像、推荐结果等

以上是一个基于Hadoop的图书推荐系统的系统功能模块设计，同时使用MyBatis和Spring Boot进行展示。MyBatis用于访问Hadoop分布式文件系统中的数据，Spring Boot用于实现RESTful API接口和前后端分离的Web应用，实现数据可视化展示。