在电影推荐系统的大数据综合实训过程中，我们面对了一系列关键问题，但通过巧妙的解决方案，成功克服了这些挑战。首要的问题之一是如何高效处理庞大的电影数据集。为解决这一问题，我们选择了Apache Spark作为主要的数据处理工具，充分利用其并行计算和分布式架构，显著提升了数据处理效率。其次，推荐算法的选择和优化成为项目的重中之重。我们采用了协同过滤算法，涵盖基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。透过不断调整算法参数和模型配置，进行模型评估和优化，我们成功提升了推荐结果的准确性和性能。此外，用户反馈和评价的获取也是一个需要精心处理的问题。我们设计了一款直观易用的用户界面，使用户能够轻松提供反馈和评分。结合用户行为数据和评分数据，我们实现了对推荐模型的持续优化，有效提高了用户满意度。最后，为确保系统在大量用户同时访问时仍能保持稳定运行，我们特别关注了系统的可扩展性和并发性，确保其在高并发环境下表现出色。