如何从零起步，用Spark打造一个高效电影推荐系统？

在之前的一篇二十行代码！我用Spark实现了电影推荐算法文章中， 写了如何使用spark的ALS，去做一个电影推荐模型，其中使用的电影评分数据是1000多条Spark的样例数据。在文章的末尾我也提到， 如果想要做一个电影推荐系统，除了电影推荐模型数据，一边也要创建一个前后端的展示系统，在数据库中将电影ID与电影名称或者电影类型对应起来这样才能实现一个完整的推荐系统展示，好吧好吧...。

在上面提到的那篇文章， 就是在创作营s9写的，本来想趁热打铁写完这篇文章，然后上面的前言部分已经写完了然后就一直拖延到到现在快一年过去了已经到了s14赛季了所以就打算在项目实战的赛道，实现电影推荐系统和完成这篇文章的创作，乱弹琴。。

上面也提到了 之前使用的是1000多条 spark 官网提供的样例数据，所以为了验证模型的准确性，我就找到了一个电影推荐系统的数据集 MovieLens，客观地说...。

MovieLens 电影推荐数据其中包含了四个文件：movies、 何苦呢？ ratings、tags、links。