基于Spark的推荐系统总体架构

基于Spark的推荐系统总体架构主要包括以下几个部分：数据源、数据处理、模型训练和推荐结果。首先，数据源负责收集用户行为数据、物品信息等原始数据。接着，数据处理模块对原始数据进行清洗、转换和整合，以便后续模型训练。在模型训练阶段，使用Spark的强大计算能力对大量数据进行并行处理，采用协同过滤、矩阵分解等算法构建推荐模型。最后，根据用户特征和物品特征，推荐系统为用户生成个性化推荐结果。整个架构充分利用Spark的分布式计算优势，实现高效、可扩展的推荐服务。