基于大数据的电影推荐系统主要分为两部分：基于历史数据的离线处理和基于实时流的实时处理。离线处理是基于历史数据，实时处理是结合历史数据和实时采集的数据，运用协同过滤算法训练推荐模型，预测各个用户未看电影的评分，为用户推荐评分最高的前10部。系统流程图如图所示：
图1 基于大数据的电影推荐系统流程图
首先在网上下载推荐引擎数据集MovieLens，保存在Hbase中，在Hbase数据库中包含了用户表（6040个用户），电影表（3853部电影）以及评分表（用户对电影的百万条数据）。 推荐引擎会读取Hbase中的评分数据 ，并使用基于模型的协同过滤算法-ALS对其进行训练，得到初始的模型，使用这个模型对Hbase中所有用户进行图书推荐（取 top10），并将推荐结果保存在Hbase中，以上阶段为系统初始化阶段。
实时流数据将通过一个程序向kafka推送数据，模拟用户当前在网站上的实时评分行为，在最后使用用户进行观察测试时，程序将会只模拟这个用户的评分行为以便观察推荐系统的实时性。
在系统初始化完成之后，开启实时推荐引擎 ，Spark Streaming对接kafka不断生成的用户行为数据，并和Hbase中的原始数据混合，训练出新的模型，产生推荐结果保存 ，不断地进行流数据的读取、训练和保存推荐结果，直至系统关闭或者无流数据产生 。
将上面的流程代码打包成一个.jar包，在集群平台运行和检测运行结果。首先进入集群平台的Task Scheduler，在任务调度模块执行.jar包， .jar包主要分两部分，一部分是向kafka推送数据，另一部分是结合数据训练推荐模型，产生推荐结果。通过流程定义，上传.jar包，指明要运行的类名，分别运行.jar包的两个程序。
然后进入查询分析器模块，建立Hbase中用户表的hive外部表，通过Hql语句，执行mapreduce任务查询hive外部表来查看hbase中的数据，验证实时推荐结果。
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