Hadoop大数据分析：商城个性化推荐实现与应用

基于 Hadoop 的商城推荐系统，算是我最近看到比较实用的一个项目了。用 Hadoop 来搞大数据，电商平台用户行为，推荐商品，思路蛮清晰的，技术选型也还不错。

Hadoop 的分布式架构做支撑，MapReduce 计算用户相似度——就说白了，用来找“跟你口味差不多的人都喜欢啥”，再反推你感兴趣的商品。嗯，算法部分是余弦相似度，这块挺常见，适合刚接触推荐算法的朋友。

每天系统会定时更新数据集，数据都存在HDFS里，稳定性有保障。再加上服务端做了缓存，推荐响应也快，体验不会差。开发者如果想了解个性化推荐的实战流程，这篇文章可以当模板来参考。

还有一点比较贴心，文末直接了用户端和管理员端的测试账号，省得你自己去搭环境。想要动手跑一遍流程的朋友，可以直接试用，蛮方便的。

顺带一提，文章里还附了几个资料链接，比如MapReduce案例、HDFS图解、甚至还有源码和面试题，算是把周边内容也覆盖到了。如果你是搞大数据方向的，不妨都点开看看。

如果你正在做电商平台、或是想研究推荐算法的实现方式，建议你收藏一下。项目结构清楚，实战性强，上手快，值得一看。