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系统总体目标

基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统，它可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术，可以实现大数据的实时处理，从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外，该系统还可以根据用户的习惯和偏好，提供更加个性化的书籍推荐，从而满足用户的需求。

系统的使用者包含普通用户和管理员两类，普通用户是系统的主要服务对象，主流人群是经常查看书籍的互联网用户，这一类中以喜欢浏览书籍的年轻人群为主，同时也包括一部分其他年龄段的书籍爱好者；管理员是系统后台的管理者，负责管理书籍信息和用户信息，并在推荐和分类出现偏差时予以校正。

2）系统可行性分析

    技术可行性：本系统采用Spark技术实现。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但 Spark 在部分工作负载方面表现得更加优越，更适合中小型系统，从使用场景和运算速度上说spark更适合本系统。Spark可以实现实时处理大量数据，提高推荐系统的准确性和可靠性，同时也可以支持多种推荐算法，如基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐等，从而实现个性化的书籍推荐。

系统可行性：本系统采用Mysql数据库存储用户数据，使用SQL语句进行调用和分析，节约了大数据背景下对数据的提取的工作时间，提高了对书籍数据推荐工作的运转效率，有效地提高系统的运行速度，同时也可以满足用户的需求。

经济可行性：本系统采用开源技术，Mysql和Spark都是当今大数据技术方面比较主流的，开发和运营成本较低，同时能提高系统的可靠性和稳定性。

社会可行性：本系统可以满足用户对书籍的需求ÿ