从网盘中下载基础软件和基础数据：
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分享目录结构说明：
├─centos （安装Hadoop、Spark单机所用的Linux软件）
│ ├─spark.py （离线推荐计算python程序）
│ ├─hadoop.sh （Hadoop、Spark一键安装执行脚本）
│ ├─requirements.txt （spark.py运行所需库）
│ ├─CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso （Centos安装镜像）
│ ├─scala-2.10.4.tgz （Scala软件）
│ ├─jdk-8u65-linux-x64.tar.gz （Jdk软件）
│ ├─spark-2.4.1-bin-hadoop2.7.tgz （Spark软件）
│ ├─mysql-connector-java-8.0.24.jar （MySQL连接驱动jar包）
│ └─hadoop-2.7.1_64bit.tar.gz （Hadoop软件）
│
├─soft （需要在Windows中安装的软件）
│ ├─VMware-workstation-full-16.0.0 许可号：ZF3R0-FHED2-M80TY-8QYGC-NPKYF.exe （虚拟机软件）
│ ├─mysql-installer-community-5.7.37.0.msi （MySQL软件）
│ ├─python-3.8.2.exe （Python软件）
│ ├─Redis-x64-5.0.10.msi （Redis软件）
│ ├─WinSCP-5.19.4-Setup.exe （WinSCP连接Linux的软件，可用于传输文件到Linux）
│ └─putty.zip （WinSCP配套连接控制台终端软件）
│
├─other_sql.sql （焦点图、地址信息等数据）
├─movie_collectmoviedb.sql （电影基础数据）
├─movie_movietagdb.sql （电影标签处理后的数据）
└─表结构.sql （不必要的导入表结构数据）
1、MySQL、Redis、Python3基础环境安装 1、运行 mysql-installer-community-5.7.37.0.msi 安装MySQL；
MySQL安装完成后自行建一个表，注意在创建数据库时请注意将数据库的字符编码设置为utf-8编码集，
否则后面运行命令“python manage.py migrate”会报错。
2、运行 Redis-x64-5.0.10.msi 安装Redis；
3、运行 python-3.8.2.exe 安装Python3；
在项目目录（最外层包含 requirements.txt）运行命令，安装系统运行所需库：
pip3 install --index https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ -r requirements.txt
等待安装完成，显示 Successfully 字样表示成功即可。
当外部配置完成后，可将本系统根目录中config/conf.ini文件打开，然后修改其中的配置。
首先是系统的默认配置服务、MySql数据库配置、Redis数据库配置、邮件验证系统配置和Hadoop等配置。
MySql数据库配置、Redis数据库配置 必须根据自己上述 1 安装时所配置的参数进行配置。
邮件系统主要用于用户注册使用，若无邮件服务（该服务需自行更改为自己的配置，默认是无效的配置），可选择关闭，关闭后会直接在点击发送验证码的下方提示验证码，输入即可。
Hadoop配置主要用于系统运行时产生的日志进行上传到HDFS使用，非必要配置，可选择关闭。
在项目目录运行命令，创建表结构，同时创建Django管理系统的管理员帐号：
python manage.py makemigrations
python manage.py makemigrations user movie api
python manage.py migrate
python manage.py createsuperuser # 创建 Django 后台登录账户
上述命令运行完后，导入基础数据：
movie_collectmoviedb.sql -》 movie_movietagdb.sql -》 other_sql.sql
根据以上顺序执行sql，无错误表示成功。
上述所有工作都准备完成后，在项目目录下使用命令启动该系统服务：
python manage.py runserver 8001
若无报错，则可访问 http://127.0.0.1:8001 浏览该系统，导入的默认账号为 Zero 123456 。
非必要部分，此部分涉及系统的导航栏中的“猜你喜欢”模块的内容推荐部分，只用于离线处理部分，不安装也可运行整个系统
主要使用Hadoop、Spark组件，运行脚本spark.py文件，执行离线计算，数据来源于MySQL中的用户操作、用户标签（用户画像）、电影数据输入，
生成推荐内容到MySQL数据库 user_usermovierecommend 表中
├─centos （安装Hadoop、Spark单机所用的Linux软件）
│ ├─spark.py （离线推荐计算python程序）
│ ├─hadoop.sh （Hadoop、Spark一键安装执行脚本）
│ ├─requirements.txt （spark.py运行所需库）
│ ├─scala-2.10.4.tgz （Scala软件）
│ ├─jdk-8u65-linux-x64.tar.gz （Jdk软件）
│ ├─spark-2.4.1-bin-hadoop2.7.tgz （Spark软件）
│ ├─mysql-connector-java-8.0.24.jar （MySQL连接驱动jar包）
│ └─hadoop-2.7.1_64bit.tar.gz （Hadoop软件）
1、安装软件：VMware-workstation-full-16.0.0 许可号：ZF3R0-FHED2-M80TY-8QYGC-NPKYF.exe
2、软件安装完成后，使用 CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso 创建虚拟机；
3、安装 WinSCP-5.19.4-Setup.exe 使用该软件将上述文件传输到 Centos 中；
运行命令：
bash hadoop.sh
此脚本安装的为 hadoop2.7、spark2.4.1 单机版本，为方便，此处使用已写好的一键安装脚本进行安装。
如需安装更高版本、伪分布式 或 熟悉安装过程，请自行百度进行了解。
注意，脚本执行过程中，有几处会停留，需要手动按回车，执行完后会自动重启，
重启后请直接运行命令“start-all.sh”启动hadoop，“start-spark-all.sh”启动spark。
验证安装：
下方以“ip”表示安装Hadoop、Spark的虚拟机地址（具体可用 ifconfig 命令查看）
1、访问Hadoop：http://ip:50070
2、访问Spark：http://ip:8080
3、执行命令：spark-shell
若上述都正常，表示安装成功。
运行命令，安装Python3：
yum install -y python3
在上述 requirements.txt 文件目录下执行，安装spark.py运行环境：
pip3 install --index https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ -r requirements.txt
安装Spark连接MySQL的驱动：
将文件 mysql-connector-java-8.0.24.jar 文件复制到spark的jars目录里即可。
需要修改mysql数据库配置信息（33行、34行、36行）
数据库的IP请在windows中使用命令 “ipconfig” 获取，在linux校验查看是否能ping通该IP地址
运行命令，执行离线推荐处理脚本：
python3 spark.py
运行时间由机器性能和数据量决定，可通过 http://ip:8080 查看运行状况，同时HDFS中会生成处理过程文件。
运行完后，可以再数据库 user_usermovierecommend 表中查看推荐数据，若推荐为空则表示该用户的操作数据太少，不足以生成推荐内容。
该命令可以加入到 Crontab 定时计划任务中，即可每日自动处理，生成推荐内容。
spark.py 中同时包含基于电影内容（基于内容）、基于用户相似度（基于协同过滤）推荐的方式默认只使用了基于协同过滤推荐。
后期如有兴趣的同学还可完善，同时进一步改为实时推荐。