项目以推荐系统领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托，以电商网站真实业务数据架构为基础，构建了这套一体化电商推荐系统，包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。包括从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的业务实现。
Windows10、Centos7(单点6G+6核)、Idea2019.3、Maven3.3.9、Flume1.9、Tomcat8.5.23、kafka2.11-2.1.0、sacla2.1.1、jdk1.8、zookeeper3.4.10
用户可视化：主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示，主体采用AngularJS2进行实现，部署在Apache服务上。
综合业务服务：主要实现JavaEE层面整体的业务逻辑，通过Spring进行构建，对接业务需求。部署在Tomcat上。
业务数据库：项目采用广泛应用的文档数据库MongDB作为主数据库，主要负责平台业务逻辑数据的存储。
缓存数据库：项目采用Redis作为缓存数据库，主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。
离线统计服务：批处理统计性业务采用Spark Core + Spark SQL进行实现，实现对指标类数据的统计任务。
离线推荐服务：离线推荐业务采用Spark Core + Spark MLlib进行实现，采用ALS算法进行实现。
日志采集服务：通过利用Flume-ng对业务平台中用户对于商品的一次评分行为进行采集，实时发送到Kafka集群。
消息缓冲服务：项目采用Kafka作为流式数据的缓存组件，接受来自Flume的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。
实时推荐服务：项目采用Spark Streaming作为实时推荐系统，通过接收Kafka中缓存的数据，通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理，并将结构合并更新MongoDB数据库。