基于MapReduce+Pandas的电影排名与推荐及数据分析与可视化展示
项目简介
本项目提供了一个基于MapReduce和Pandas的电影排名与推荐系统，并结合数据分析与可视化展示。通过MapReduce技术对大规模电影数据进行处理，利用Pandas进行数据清洗、分析和推荐算法的实现，最终通过可视化工具展示分析结果。
功能特点
- MapReduce处理：利用MapReduce技术对海量电影数据进行分布式处理，提高数据处理效率。
- Pandas数据分析：使用Pandas库进行数据清洗、特征提取和推荐算法的实现。
- 电影排名与推荐：根据用户行为和电影特征，生成电影排名和个性化推荐列表。
- 数据可视化：通过图表展示电影数据的分析结果，帮助用户更直观地理解数据。
使用说明
- 数据准备：将电影数据集放置在指定目录下。
- 运行MapReduce任务：执行MapReduce任务，对数据进行预处理。
- Pandas分析：运行Pandas脚本，进行数据分析和推荐算法的实现。
- 可视化展示：运行可视化脚本，生成图表并展示分析结果。
依赖环境
- Python 3.x
- Hadoop
- Pandas
- Matplotlib/Seaborn（用于可视化）
贡献指南
欢迎对本项目进行贡献！如果您有任何改进建议或发现了bug，请提交issue或pull request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
希望通过本项目，您能够更好地理解和应用MapReduce和Pandas技术，实现高效的电影数据分析与推荐。