文件名称：POC_BigData:电影推荐人
文件大小：58KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 20:16:20
Java
POC大数据 介绍 此应用程序说明了针对电影推荐的协作过滤的使用。 我们将使用MovieLens网站（ ）上的评分数据集。 要求： 玛文 码头工人 Node.js / npm 凉亭 宝石 古尔普 建造 在构建项目之前，请克隆存储库： git clone https://github.com/btravers/POC_BigData.git 首先，设置Elasticsearch集群： cd POC_BigData/elasticsearch docker run -d -v "$PWD"/data/:/usr/share/elasticsearch/data --name movie_library_es elasticsearch:1.7 Elasticsearch集群运行后，我们需要创建存储数据的索引。 您可以使用以下命令检索Elasticsearch容器的IP地址：
【文件预览】：
POC_BigData-master
----README.md(3KB)
----backend()
--------.gitignore(33B)
--------Dockerfile(295B)
--------movie_library.iml(5KB)
--------Makefile(253B)
--------src()
--------pom.xml(5KB)
----spark()
--------.gitignore(29B)
--------Dockerfile(507B)
--------Makefile(154B)
--------src()
--------start-up.sh(619B)
--------pom.xml(2KB)
----frontend()
--------.jshintrc(350B)
--------.gitignore(86B)
--------Dockerfile(553B)
--------app()
--------package.json(2KB)
--------Makefile(348B)
--------.bowerrc(41B)
--------gulpfile.js(5KB)
--------preprocessor.js(180B)
--------run.sh(78B)
--------movie_library.conf(287B)
--------bower.json(198B)
----elasticsearch()
--------es_index_creation.sh(2KB)