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总览 该项目介绍了如何使用Apache Spark机器学习创建建议。 您可以在IBM Data Science Experience上运行许多jupyter笔记本，并且可以与电影推荐Web应用程序进行实时演示。 该演示还使用IBM Message Hub（kafka）将应用程序事件推送到主题，在IBM BigInsights（hadoop）上运行的Spark Streaming作业将其消费。 快速开始 如果您想尝试该Web应用程序的实时演示，请访问。 这也是的概述视频。 该项目是演示电影推荐器应用程序。 该演示已安装了约4000部电影和500,000个评级。 评级是随机生成的。 此Web应用程序的目的是允许用户搜索电影，对电影进行评级并根据其评级接收电影的推荐。 笔记本电脑 从开始，以了解有关该项目的更多信息。 您可以将这些笔记本导入IBM Data Science Experience。 尝试从URL加载时，偶尔会遇到问题。 如果发生这种情况，请尝试克隆或下载此存储库，然后将笔记本作为文件导入。 技术领域 总体架构如下所示： 本演示中使用的技术是： 核心组件（Web应用程序）

具有折扣的UDEMY课程-逐步开发此存储库-> 请参阅在现实世界中的电子商务微服务项目上使用.net工具在微服务上实现的总体情况； 有几个微服务通过NoSQL（MongoDB，Redis）和关系数据库（Sql Server）在Product，Basket和Ordering微服务上实现了电子商务模块，并通过RabbitMQ事件驱动通信和Ocelot API Gateway进行了通信。 此存储库中包括什么 我们已经在run-aspnetcore-microservices存储库上实现了以下功能。 目录微服务，包括； ASP.NET Core Web API应用程序 REST API原理，CRUD操作 docker上的Mongo DB NoSQL数据库连接 具有存储库模式的N层实现 Swagger Open API实施 Dockerfile实现 篮式微服务，其中包括； ASP.NET Core Web API应用程序 REST API原理，CRUD操作 Redis连接作为Docker上的数据库 Redis连接实现 结帐购物车时， RabbitMQ触发事件队列 Swagger Ope

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