【电影推荐系统】数据爬取、数据加载进MongoDB数据库

概览

本篇主要介绍数据来源、数据加载进数据库过程

1 数据获取

使用Scrapy爬取豆瓣电影数据，然后利用movielens数据集来造一份rating数据。

1.1 数据集获取

• 数据集获取：选取movielens 数据集：movielens官网
• 数据集包括：movies,ratings,tags文件

1.2 数据爬取

• 使用scrapy+xpath爬取豆瓣电影数据，最后存入csv，命名为movie.csv
• 对于爬取的数据进行预处理：包括字段选取、相关字符处理

1.3 数据转换

• 由于缺少rating数据，因此我们使用movielens的rating文件来造一下评分数据。
• movielens数据集movie文件一共2791条电影数据，因此我们直接截取爬取的movie.csv前2791条数据。
• 直接用movielens的电影ID替换爬取movie.csv的电影ID，因此最后我们得到的电影数据也就有了对应的评分数据。
• 最后，我们需要的只是两个文件：movie.csv,rating.csv

（1）Movie数据

数据表格式为：
mid,title,desc,minute,year,year,language,geners,actors,director

（2）Rating数据

userID,mid,score,timestamp

2 将数据加载进MongoDB数据库

我们选择MongoDB数据库的原因如下：

• 千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出
• 可以进行深度查询

接下来，我们在云服务器部署MongoDB，主机远程连接数据库，将文件加载进数据库中。

2.1 MongoDB安装

• 安装教程：linux安装MongoDB

2.2 maven依赖

maven相关依赖版本如下

注意：Spark版本和Spark集群的版本需要一致

• scala:2.11.8
• Spark:2.3.0

  2.11.8




  
    org.scala-lang
    scala-library
    ${scala.version}
  

  
    org.apache.spark
    spark-core_2.11
    2.3.0
  

2.3 数据加载的程序

// 加载数据主程序
object DataLoader {

  val MONGODB_MOVIE_COLLECTION = "Movie"
  val MONGODB_RATING_COLLECTION = "Rating"
  val mgo_host = "root"
  val config = Map(
    "spark.cores" -> "local[*]",
    "mongo.uri" -> "mongodb://root:123456@服务器公网IP:27017/recommender",
    "mongo.db" -> "recommender"
  )
  // 文件位置
  val MOVIE_DATA_PATH = "F:\\1-project\\offline\\src\\main\\resources\\file\\movie.csv"
  val RATING_DATA_PATH = "F:\\1-project\\offline\\src\\main\\resources\\file\\ratings.csv"


  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster(config("spark.cores")).setAppName("DataLoader")
    val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

    import spark.implicits._
    val movieRDD = spark.sparkContext.textFile(MOVIE_DATA_PATH)  // 加载数据
    
    // 转为df
    val movieDF = movieRDD.map(
      item => {
        val attr = item.split(",")
        Movie(attr(0).toInt, attr(1).trim, attr(2).trim, attr(3).trim, attr(4).trim, attr(5).trim, attr(6).trim, attr(7).trim, attr(8).trim)
      }
    ).toDF()

    val ratingRDD = spark.sparkContext.textFile(RATING_DATA_PATH)

    val ratingDF = ratingRDD.map(item => {
      val attr = item.split(",")
      Rating(attr(0).toInt,attr(1).toInt,attr(2).toDouble,attr(3).toInt)
    }).toDF()

    implicit val mongoConfig = MongoConfig(config("mongo.uri"), config("mongo.db"))
    // 将数据保存到MongoDB
    storeDataInMongoDB(movieDF, ratingDF)

    spark.stop()

  }

}

def storeDataInMongoDB(movieDF: DataFrame, ratingDF: DataFrame)(implicit mongoConfig: MongoConfig): Unit ={
    // 新建一个mongodb的连接
    val mongoClient = MongoClient(MongoClientURI(mongoConfig.uri))

    // 将DF数据写入对应的mongodb表中
    movieDF.write
      .option("uri", mongoConfig.uri)
      .option("collection", MONGODB_MOVIE_COLLECTION)
      .mode("overwrite")
      .format("com.mongodb.spark.sql")
      .save()

    ratingDF.write
      .option("uri", mongoConfig.uri)
      .option("collection", MONGODB_RATING_COLLECTION)
      .mode("overwrite")
      .format("com.mongodb.spark.sql")
      .save()


    //对数据表建索引
    mongoClient(mongoConfig.db)(MONGODB_MOVIE_COLLECTION).createIndex(MongoDBObject("mid" -> 1))
    mongoClient(mongoConfig.db)(MONGODB_RATING_COLLECTION).createIndex(MongoDBObject("uid" -> 1))
    mongoClient(mongoConfig.db)(MONGODB_RATING_COLLECTION).createIndex(MongoDBObject("mid" -> 1))

    mongoClient.close()

  }

2.4 查看数据

• 使用软件Mongo Management studio查看是否成功