基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现：爬虫、数据分析与可视化

由于原始代码较为复杂且涉及到第三方库的使用，我们将提供一个简化的核心函数示例，展示如何使用PySpark读取数据和进行基本的数据处理。

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
 
# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("CinemaRecommender").getOrCreate()
sc = SparkContext.getOrCreate()
 
# 定义一个简单的函数，用于加载数据
def load_data(path):
    return spark.read.csv(path, header=True, inferSchema=True)
 
# 定义一个简单的函数，用于数据处理
def process_data(df):
    # 示例处理：选取部分列，进行简单的数据清洗
    df = df.select("title", "rating", "genre").filter("genre = '国剧'")
    return df
 
# 定义一个简单的函数，用于将处理后的数据保存到HDFS
def save_data(df, path):
    df.write.csv(path)
 
# 假设数据已经通过爬虫获取并存储在HDFS的某个路径下
data_path = "hdfs://path/to/your/data"
 
# 加载数据
df = load_data(data_path)
 
# 数据处理
processed_df = process_data(df)
 
# 保存处理后的数据
save_data(processed_df, "hdfs://path/to/your/processed_data")
 
# 停止Spark会话
spark.stop()

这个示例展示了如何使用PySpark读取数据、进行简单的数据处理，并将处理后的数据保存到HDFS。这个过程是一个典型的数据处理流程，可以作为使用PySpark的入门示例。