本项目为一个集成了爬虫技术、Web前端展示与后端Spark推荐算法的综合性新闻推荐系统。用户可以通过Web界面浏览和接收个性化推荐内容，实现精准的信息推送服务。
该资源真实可靠，代码都经过测试并能正常运行。
快速：Apache Spark以其内存计算为核心技术，在大数据处理方面提供了显著的性能优势。
通用性：Spark提供了一站式的解决方案，适用于多种应用场景，包括即席SQL查询、流式数据处理、数据分析挖掘和图算法等。掌握Spark能够极大地提升企业级大数据应用的效果。
存储层使用HDFS作为底层文件系统，并利用Hive进行数据仓库管理（其中Hive Metastore负责维护数据的结构信息）。
离线数据处理：通过SparkSQL完成ETL任务，即提取、转换和加载过程；
实时数据处理则采用Kafka与Spark Streaming相结合的方式。
在应用层面上，MLlib库支持使用ALS算法来生成推荐系统模型；同时可以通过Zeppelin进行数据分析展示及与其他系统的对接工作。
关于存储方案的选择：HDFS无论是在性能稳定性还是吞吐量方面都具有明显优势。如果对速度有更高要求，则可考虑采用SSD硬盘等硬件升级措施。
在构建过程中，除了主用的HDFS外还可以准备备用选项如Hbase或MySQL来增强系统的灵活性和可靠性。
系统架构分为四个主要模块：
- 存储层：负责数据的持久化；
- ETL处理：对原始输入进行清洗加工并为后续步骤做好准备工作；
- 模型训练阶段专注于模型开发与优化工作；
- 推荐服务包括了离线推荐结果保存及实时消息队列生成等环节。
最后，还需要一个用于展示项目内部数据的数据可视化模块。
关于“数据仓库”的概念：
它通常指的是两种类型的产品：一种是以IBM和微软为代表的企业级解决方案；另一种则是基于Hadoop生态系统（如Hive）构建的开源工具。后者允许用户通过SQL语言轻松地读取、写入及管理存储在分布式系统中的大规模数据集，并支持将结构化视图映射到实际存在的文件上。
此外，Apache Hive还提供了命令行接口和JDBC驱动程序以方便不同类型的终端用户进行访问操作。
5星
