小项目案例：电影推荐系统
项目背景：
假设你是一家电影平台的数据分析师，你需要设计一个基于Hadoop的电影推荐系统。该系统能够根据用户的喜好和历史观影记录，为用户推荐他们可能会喜欢的电影。
项目目标：
收集和处理用户的观影数据，包括用户ID、电影ID、评分等信息。
构建用户-电影的评分矩阵，用于计算用户之间的相似度。
根据用户之间的相似度，为用户推荐他们可能会喜欢的电影。
项目步骤：
从电影平台的数据库中获取用户的观影数据。
对数据进行清洗和去重处理。
将数据格式转化为适合Hadoop处理的格式，如CSV或文本文件。
使用Hadoop MapReduce计算用户-电影的评分矩阵。
将用户观影数据按用户ID分组，计算每个用户对每部电影的评分。
将计算结果输出为用户-电影-评分的格式。
使用Hadoop MapReduce计算用户之间的相似度。
将评分矩阵按电影ID分组，计算每对用户之间的相似度。
将计算结果输出为用户对之间相似度的格式。
对于每个用户，找到与其最相似的K个用户。
根据这K个用户的观影记录，为用户推荐他们观看过但该用户还未观看过的电影。
将推荐结果记录到数据库中，以供电影平台展示给用户。
提供一个简单的用户界面，用户可以输入自己的ID，查看推荐给自己的电影列表。
这是一个简单的电影推荐系统的设计案例，可以根据具体需求进行扩展和优化。使用Hadoop进行数据处理和计算，能够有效地处理大规模的用户观影数据，提供个性化的推荐服务。