大数据项目经验分享：优购网数据分析与麦乐购推荐系统

"本资源包含了两个大数据相关的项目案例，分别是优购网数据分析系统和麦乐购推荐系统平台，以及一个麦乐购APP用户数据统计分析平台的项目。这些项目涵盖了大数据处理、推荐系统构建和日志数据分析的关键技术，是面试中展示技能和经验的良好素材。" 在这三个项目中，我们可以提取出以下几个重要的知识点： 1. **大数据处理**： - **数据清洗与处理**：在优购网项目中，涉及到海量数据的清洗和处理，这是大数据预处理的重要环节，确保数据的质量和可用性。 - **离线与实时处理**：在两个项目中，都提到了离线（Spark-core和Spark-sql）和实时（Spark-streaming）数据处理。离线处理通常用于批处理任务，实时处理则适用于快速响应的场景。 - **大数据平台设计与开发**：参与大数据平台的设计和开发，涵盖了数据存储、计算资源调度和数据处理流程等方面。 2. **Spark技术**： - **Spark-core**：用于处理大规模数据的核心库，提供了分布式内存计算框架，提高了数据处理效率。 - **Spark-sql**：Spark的一个模块，用于融合SQL查询和Spark编程，方便数据分析师进行结构化数据处理。 - **Spark-streaming**：Spark提供的实时数据流处理，用于对数据进行连续查询和即时分析。 3. **推荐系统**： - **统计推荐**：在麦乐购推荐系统中，通过自定义UDF函数进行数据格式化和分类，统计热门商品，这是推荐系统的基础。 - **LFM模型**：利用基于隐语义模型的Latent Factor Model（LFM）进行离线推荐，通过ALS（Alternating Least Squares）算法训练用户-商品评分矩阵，预测用户兴趣。 - **余弦相似度**：用于计算用户已购买商品和未购买商品的相似度，提升推荐的准确性。 - **实时推荐**：通过捕捉用户实时浏览行为，进行实时商品推荐，提升了用户体验。 4. **日志数据分析**： - **Flume**：在麦乐购APP用户数据统计分析平台中，Flume用于日志数据的采集和传输，通过双层拓扑结构实现数据稳定收集和负载均衡。 - **Kafka**：Flume将数据发送到Kafka主题，Kafka作为一个高吞吐量的分布式消息系统，是大数据实时处理中的关键组件。 - **JSON支持**：配置Hive支持JSON格式的数据存储，便于处理结构化和半结构化数据。 这些项目展示了在大数据环境下的实际操作技能，包括数据处理、推荐系统构建和日志分析等核心能力，对于求职者来说，能够有力地证明其在IT行业的专业能力和实践经验。