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本项目是基于Spark MLLib的大数据电商推荐系统项目，使用了scala语言和java语言。基于python语言的推荐系统项目会另外写一篇博客。在阅读本博客以前，需要有以下基础：

1.linux的基本命令

2.至少有高中及以上的数学基础。

3.至少有java se基础，会scala语言和Java EE更佳(Jave EE非必需，但是可以帮助你更快理解项目的架构)。

4.有github账户，并且至少知道git clone，fork，branch的概念。

5.有网络基础，至少知道服务器端和客户端的区别。

6.有大数据基础，最好会Hadoop,HDFS,MapReduce,Sqoop,HBase,Hive,Spark，Storm。

7.有mysql数据库基础，至少会最基本的增删改查。

你要是大神，估计看这篇博客也没有任何用处，至少给点意见和建议呗！

PC配置要求

1.CPU：主流CPU即可

2.内存RAM:至少8G，推荐16G及以上，32G不浪费。

3.硬盘：由于VM对I/O流读取速度要求高，推荐使用256G及以上固态硬盘(SATA3即可.NVME更好)，系统盘需要60-100G，其余的专门划一个盘用于安装虚拟机。或者采用傲腾内存+机械硬盘的方案。

关于傲腾内存的介绍和装机方法

https://product.pconline/itbk/diy/memory/1806/11365945.html

4.GPU显卡;无要求。但是如果你想学习深度学习框架的话，可考虑1060 6g甚至是2080TI。

5.网速：CentOS 8GB多,HDP接近7个G，CDH几个包加起来2.5G。自己算算需要下载多长时间，或者考虑用U盘从别人那里拷贝？

你也可以考虑用阿里云，腾讯云等云主机。

步骤一：

搭建CentOS+HDP的环境，或者CentOS+CDH的环境，这些都是开源的，不用担心版权问题，企业上一般也是用这两种方案。

在这里我采用的是CentOS+HDP的方案

大数据之搭建HDP环境，以三个节点为例(上——部署主节点以及服务)

https://blog.51cto/6989066/2173573

大数据之搭建HDP环境，以三个节点为例(下——扩展节点，删除节点，以及部署其他服务)

https://blog.51cto

本文标签： 项目实战数据系统Python

版权声明：本文标题：python电商项目介绍_电商大数据项目-推荐系统实战（一） 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/xitong/1728822459a1175423.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。