基于Spark的新闻实时推荐系统的设计与实现(环境搭建、代码完整)

课程老师

友凡老师 架构师
多年移动互联网产品设计和开发经验，带领团队完成多个知名互联网产品，历任多家知名公司Java和大数据架构师，负责过多个大型Java和大数据系统的架构和开发。精通Java、Go、Python、大数据、K8S、NewSQL等语言和技术，对分布式、高并发、高可用、微服务、缓存、虚拟化、海量数据处理有丰富的实战经验和解决方案。

课程大纲

1.0、新闻实时推荐项目演示
2.1、新闻实时推荐环境安装_JDK安装
3.2、新闻实时推荐环境安装_IDEA
4.3、新闻实时推荐环境安装_Webstorm
5.4、新闻实时推荐环境安装_Nodejs
6.5、新闻实时推荐环境安装_Maven
7.6、新闻实时推荐环境安装_MySQL
8.7、新闻实时推荐环境安装_MySQL客户端
9.8、新闻实时推荐环境安装_Scala
10.9、新闻推荐项目IDEA代码导入
11.10、新闻推荐项目IDEA集成Scala
12.11、新闻推荐项目SQL脚本导入
13.12、新闻推荐项目前端运行和功能演示
14.13、新闻推荐项目后端管理功能演示
15.14、新闻推荐项目实时分析运行

课程详情

课题:

基于Spark的新闻实时推荐系统的设计与实现

需求：

1.登录注册，登陆之后可以修改密码，头像，个人基本信息等；退出登陆

2.新闻资讯列表，新闻通过爬虫取得，需要有一个新闻资讯列表，能够浏览新闻，可以进入到新闻详情页面，对新闻进行点赞，可以看到新闻的浏览量，点赞量

3.每一个新闻都有一个标签，能够按照用户浏览新闻的标签，给用户推荐相同标签的新闻，新闻推荐通过Spark来完成

本课程提供了对应的环境搭建、代码、数据库脚本等，适合大学毕业生的毕设设计和想了解大数据的学员学习观看。

课题来源某211高校毕业学生，学员可以进行二次开发。