基于Hadoop的影片推荐系统

一、系统背景与意义

随着互联网的快速发展和大数据技术的广泛应用，影片推荐系统已成为提升用户体验、促进内容分发的重要工具。基于Hadoop的影片推荐系统利用Hadoop平台的分布式存储和计算能力，对海量影片数据进行处理和分析，为用户提供高效、准确的推荐服务。这不仅可以提高用户的观影体验，还可以帮助影片平台增加用户粘性，提升运营效果。

二、系统架构与技术栈

基于Hadoop的影片推荐系统通常采用分布式架构，由多个组件协同工作。主要技术栈包括：

Hadoop平台：作为大数据处理的核心，Hadoop提供了分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架，用于存储和处理海量影片数据。
Spring Boot框架：用于构建系统的后端服务，提供用户注册、登录、评分、评论等功能。Spring Boot以其简洁的配置和高效的开发体验，成为现代Web应用开发的首选框架。
数据库：如MySQL等关系型数据库，用于存储和管理影片信息、用户信息以及评分记录等。
推荐算法：包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法等，用于根据用户的历史观影记录和影片元数据为用户推荐合适的影片。

部分代码

package com.example.controller;

import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.crypto.SecureUtil;
import com.example.common.Result;
import com.example.common.ResultCode;
import com.example.entity.Caiwu;
import com.example.exception.CustomException;
import com.example.service.CaiwuService;
import com.example.utils.MapWrapperUtils;
import com.example.utils.jwt.JwtUtil;
import com.example.vo.CaiwuVo;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import javax.annotation.Resource;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@RestController
@RequestMapping(value = "/caiwu")
public class CaiwuController {
   

    @Resource
    private CaiwuService caiwuService;

    @PostMapping
    public Result<Caiwu> add(@RequestBody CaiwuVo caiwu) {
   
        caiwuService.add