Java/Mysql数据库 hadoop离线与实时的电影推荐系统，计算机毕业设计

由于提供的信息不足以完整地理解和实现该系统，我将提供一个概念性的解决方案，并给出相关的代码示例。

系统需求概述：

• 使用Java进行后端开发。
• 连接MySQL数据库存储和查询数据。
• 实现离线与实时的电影推荐系统。

技术栈：

• Java
• MySQL
• JDBC (Java Database Connectivity)

系统概要：

1. 数据预处理：从MySQL中读取原始数据，进行离线计算生成推荐模型。
2. 推荐模型：使用机器学习或数据挖掘技术构建推荐模型。
3. 实时推荐：使用MySQL触发器或服务监听实时数据变化，更新推荐模型并提供实时推荐。

代码示例：

import java.sql.*;
 
public class MovieRecommender {
    private Connection connectToDatabase() throws ClassNotFoundException, SQLException {
        // 加载JDBC驱动
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        // 连接数据库
        return DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/your_database", "username", "password");
    }
 
    public void generateRecommendationsOffline() {
        // 离线计算推荐模型的逻辑
    }
 
    public void generateRecommendationsInRealTime() {
        // 实时计算推荐模型的逻辑
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        MovieRecommender recommender = new MovieRecommender();
        try {
            // 连接数据库
            Connection connection = recommender.connectToDatabase();
 
            // 生成离线推荐
            recommender.generateRecommendationsOffline();
 
            // 设置触发器监听实时数据变化
            // setupTrigger(connection);
 
            // 关闭数据库连接
            connection.close();
        } catch (ClassNotFoundException | SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

注意：

• 上述代码仅为概念性示例，不可直接运行。
• 离线推荐的具体实现取决于所使用的推荐算法。
• 实时推荐可能需要MySQL触发器或消息队列服务来监听数据变化并触发推荐模型的更新。
• 推荐模型可以使用机器学习库，如Apache Spark或Hadoop的Mahout，或者简单的协同过滤算法。
• 具体实现细节需要根据实际需求和数据集来设计。