Hadoop电商商城：基于用户收藏的推荐系统实现与优化

在本文档中，我们探讨了如何利用Hadoop构建一个购物商城推荐系统，主要针对单商家、多买家的场景，数据库采用MySQL，编程语言为Java。推荐系统的核心技术包括数据迁移工具Sqoop1.9.33用于在MySQL和Hadoop之间传输数据，以及Hadoop2.2.0的伪分布模式进行练习。 1. **数据迁移与准备**: - Sqoop1.9.33在这里扮演了关键角色，它被用来从MySQL数据库中提取"用户收藏商品"的信息，这是推荐系统的基础数据。由于推荐依据相对简单，这里假设用户收藏商品的行为可以作为相似度计算的基础。 - 数据迁移涉及到编写Sqoop命令行脚本或在Eclipse中配置Job，以将这些数据导入到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。 2. **推荐算法实现**: - 推荐算法使用MapReduce框架来处理大规模数据。第一步是对用户行为（如收藏）进行分组，将用户对商品的喜好映射到不同的键值对中，其中键代表用户，值是其收藏的商品列表。 - 第二步是计算商品之间的相似性，通过构建商品共现矩阵，矩阵中的每个元素表示两个商品同时被多少用户收藏。可以使用诸如余弦相似度或Jaccard相似度等算法来量化商品间的相似度。 3. **结果处理与反馈**: - 推荐结果会通过Sqoop再次写回到MySQL数据库，以便于Java商城应用程序读取并展示给用户，比如显示"喜欢该商品的人还喜欢，相同购物喜好的好友推荐"这样的个性化建议。 4. **代码结构**: - 提供了部分代码片段，如`Util`类中的`Pattern`定义用于分割数据，以及`ShopxxProductRecommend`类可能用于MapReduce的Mapper和Reducer方法实现。这些代码展示了如何处理输入数据，分组和相似度计算。 5. **注意事项**: - 开发过程中可能会遇到Sqoop1.9.33版本的兼容性和文档不足问题，遇到这类问题可以通过发送邮件至指定邮箱（keepmovingzx@163.com）寻求帮助。 这个项目展示了如何将用户行为数据从关系型数据库迁移到Hadoop，利用MapReduce计算商品之间的关联，并将结果返回给前端应用以提供个性化推荐。这是一个典型的大数据推荐系统设计与实现案例。