项目以MovieLens公开的电影评分数据作为实验基础，利用Hadoop平台进行大规模数据的分布式存储与MapReduce计算，完成数据清洗和统计，同时使用Python实现协同过滤等推荐算法，整体流程覆盖数据预处理、特征计算、候选集生成、评分预测与推荐结果导出等关键环节，可以帮助读者完整理解一个推荐系统从数据到结果的实现路径。
本内容遵循CC 4.0 BY-SA版权协议 Hadoop 和 MapReduce 的面试准备，最容易踩的坑就是背答案。背了一大堆组件名词，面试官问一句“NameNode 挂了会发生什么”，或者“给你 100 GB 日志，统计每个 IP 的 ...
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