云计算、Web2.0、推荐引擎等科学技术的发展日新月异,技术发展改变了人们使用互联网以及与互联网交互的方式,同时推动了信息科学的发展。互联网在融入人们生活的过程中,也提高了用户对交互性服务的要求。推荐系统便是用户对服务需求的一种体现,当今主流网站几乎都会覆盖推荐功能,用户希望通过自己的兴趣获得期望得到的信息。但由于传统技术的限制,推荐系统往往难以有效利用分布式技术的优势。关系型的数据库的冗余数据、分布式框架的缺失限制了分布式系统开发工作的进一步发展。在这种情况下Hadoop、非关系型数据库(NoSQL)、新型Web开发框架等技术应运而生。支持分布式运算的NoSQL有着良好的数据管理能力,对于大数据的处理能力很强。提供分布式与伪分布式开发的Hadoop框架为提高基于云技术系统开发提供了方便的技术基础。本文采用了一种典型性的NoSQL数据库MongoDB,结合Python Django这一Web2.0开发框架、Hadoop等分布式技术框架设计并实现了视频推荐系统。通过完成系统的概要设计、详细设计、数据模型定义等工作。对可用的开发工具,开发模式、推荐算法进行了选取。在系统主要功能开发实现过程中,完成了基于云技术的系统设计,实现了有效的基于兴趣标签的推荐算法以及系统的数据模型、视图模型、模板等。最后,对系统进行了多方面的测试,例如基本功能检测,兼容性,可扩展性等,确保了系统的稳定性与可用性。基于上述分析、设计,本文对视频推荐系统进行了实现。配置在分布式开发框架上的推荐引擎,对用户的历史记录进行分析,并推荐给用户符合其喜好的视频。除此主要功能外,细节功能如：用户注册,添加视频等功能均在系统中得以实现。